可视图是将时间序列转换成复杂网络的重要方法之一,也是连接非线性信号分析和复杂网络之间的全新视角,在经济金融、生物医学、工业工程等领域均应用广泛.可视图的拓扑结构继承了原始时间序列的重要性质,稳定且易于实现,通过可视图网络的相关统计特性,可区分特定时间序列数据下的特定行为.首先本文介绍了可视图方法在时间序列复杂网络分析中的相关研究,并通过必要性与可行性分析,充分说明可视图方法的优势所在.然后本文阐述了经典可视图和水平可视图方法的具体步骤及主要性质,从算法的过程改进、效率提升和可视图应用几个方面对现阶段可视图相关研究进行综述,介绍了众多可视图方法的基本过程,分析了可视图算法的识别抗噪能力和建网效率,并归纳整理了这些可视图方法的主要特性与适用范围.另外,本文复现了目前几种主流可视图算法,并公开相关的算法代码以供参考使用.通过对可视图相关研究的综述分析,可了解现阶段可视图的主要研究方向,为未来相关研究提供思路,并为时间序列复杂网络分析奠定基础.