时序数据由不同时间点的数据值组成,通过反映数据随时间变化的特征,它已被广泛应用于统计分析学、信号处理、金融数学、气象预测等各行各业。对时序数据分析最直观的方法就是将数据进行可视化。数据的可视化包括对数据的选取、图表类型的选择以及图表视觉参数的调整等步骤,传统的可视化方法大多需要用户进行交互设计,步骤繁琐,本文面向时序数据变化趋势可视化的任务,提出了折线图或散点图图表类型自动选择和折线图宽高比视觉参数自动调整的新方法。针对图表类型的选择问题,本文通过假设时序数据的主要信息是数据的变化趋势,提出了一种能够最大程度揭示时序数据变化趋势的图表类型(散点图或折线图)自动选择新方法,该算法通过度量散点图和折线图与其局部多项式回归拟合(LOESS)曲线之间的视觉距离实现图表的选择,更确切的说,本文通过计算散点图与折线图产生的密度场与拟合曲线的密度场之间的陆地移动距离(EMD),选择距离较小的图表作为最优的图表类型。在确定可视化图表类型之后,下一步就是如何设定图表的视觉参数。本文主要针对折线图的宽高比属性进行研究,针对折线图宽高比选择问题,本通过对前人工作的深入分析,本文提出了线积分理论框架,该框架对已有算法提供了统一理解的视角,遵循该框架本文提出了具有良好性质的新算法,在对现有算法的总结基础上,我们提出了双尺度的折线图宽高比选择新框架。