致力于让小白可以利用python画论文级别的条形图，其中涉及多子图、更改绘图字体、散点与柱状图叠加、打批注、设置dpi保存等。

在肘部法则中，我们关注的是随着簇数增加，Inertia（簇内平方和）的变化情况。通常情况下，Inertia值越低表示数据点更接近其簇中心，但并非绝对。在肘部法则中，我们寻找的是Inertia急剧下降并趋于平缓的点，这个点可能是最佳的聚类数量。因此，对于肘部法则，我们要找到Inertia值下降幅度显著变小，即形成一个“肘部”样的点，这时候增加簇数不再显著地降低Inertia。

一个科研混子的备忘录。方法实际操作可以顺利链接，记录下来防止过两天忘了咋整

xarray一些常见用法，推荐用xarray处理nc数据~

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