本篇推文较全面的练习了Python-matplotlib主副刻度的绘制 操作以及双Y轴图例的添加,大家可以好好参考下，为了大家更好的练习，我们也将提供练习数据和源码哦！

Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，其对常用的机器学习方法进行了封装，具体包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。主要特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上。

今天这篇推文我们系统介绍下颜色主题，虽然之前也有介绍过一些优秀的配色网站,也有搭配好的颜色主题可以直接参考，但有没有直接供Python或者R绘图直接使用的关于颜色设置的第三方包呢？这边推文将较为详细的介绍关于Python的R的颜色主题包，主要涉及的内容如下：常见颜色主题：单色系(Sequential)、多色系(Diverging)和多色系(Qualitative)简介Python 颜色主题包介绍R

这一期我们还是分享了可视化绘制技巧，希望对大家绘制空间nc网格数据有所帮助，而Python 处理及可视化的绘制操作打算和空间插值的放在一起，尝试使用视频的形式分享给大家~

可以通过X轴上的面积大小来判断集合的大小，以及通过连接线的数量和位置来了解它们之间的交集关系。如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的。：UPSet图中的集合可以按照特定的顺序排列，你可以根据需要调整集合的顺序，以更好地展示交集关系。UPSet图中，区域的面积越大，表示对应的数据集合包含的元素越多。集合之间的

到这里，R版本的克里金(Kriging)插值计算结果及可视化绘制就完成了，相比于Python-pykrige包计算的结果，由于计算及部分参数设置的不同，导致结果有所偏差，大家可以根据自己的实际情况进行选择(个人建议选择R版本的)。大家不理解的地方可以查看gstat官网。目前小编在制作类别空间插值可视化绘制(Categorical spatial interpolation),希望可以同时制作Pyt

以上就是R-ggplot2关于基础柱形图的绘制推文教程，太具体的原理性这里也没做过多介绍，感兴趣的可以自行查阅相关资料。接下来还有Python版本的哦！

本期推文我们使用了Basemap绘制了空间插值的可视化效果，虽然这个包停止了维护，但其较为好用的绘图函数还是可以使用的，也别担心安装问题，还是提供不同版本的whl文件进行安装的。下期我们使用包实现空间插值操作，敬请期待啊！

克里金法（Kriging）是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。在特定的随机过程，例如固有平稳过程中，克里金法能够给出最优线性无偏估计（Best Linear Unbiased Prediction, BLUP），因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(spatial BLUP)(以上定义来自于网络还是IDW插值介绍一样，我们省去繁琐的公式推导过程，示意图如下

R-kknn包主要是是用于加权K近邻分类、回归和聚类模型的应用(),其官网为：。很多小伙伴向我反映说：“虽然R的包比较丰富，但在具体的介绍文档描述上海有所欠缺，即看完文档甚至连基本的输入输出都不太清楚”，关于这一点，可以认为是R学习的一个陡峭性，不像Python可以快速上手，这就需要你熟悉了解其基本语法和函数，这里建议新手小白可以买一本书籍进行参考，在有一定基础的同时就直接看英文博客或者官网(讲真