Python数据可视化：Python在大气海洋科学中的应用

目录
绪论 1
第1章 最常用的可视化工具包：Matplotlib 3
1.1 Matplotlib入门 3
1.1.1 简介与基础概念 3
1.1.2 pyplot与pylab 7
1.1.3 绘制不同类型的图表 8
1.1.4 图像文件的操作 31
1.1.5 图像数组的插值显示方案 38
1.1.6 样式表与rcParams 40
1.2 可视化进阶 44
1.2.1 Artist对象 44
1.2.2 图例 56
1.2.3 绘图布局 68
1.2.4 路径 83
1.2.5 变换和过渡 87
1.2.6 关于颜色 96
1.2.7 自定义Colorbar 100
1.2.8 色彩映射 104
1.3 图中的文本 117
1.3.1 Matplotlib图中的文本 117
1.3.2 文本的属性和布局 131
1.3.3 注释（Annotations） 135
1.3.4 用LaTeX风格绘制数学公式 152
1.4 扩展 167
1.4.1 用axes_grid套件控制图的布局 167
1.4.2 用axisartist套件精细操作坐标轴 188
1.4.3 用mplot3d套件绘制三维图 218
第2章 在地球上作图：Basemap 235
2.1 Basemap介绍与安装 235
2.1.1 简介 235
2.1.2 下载与安装 235
2.2 基于地图的可视化 236
2.2.1 地图投影 236
2.2.2 绘制地图背景 265
2.2.3 地图上的经纬线 268
2.2.4 投影坐标变换 269
2.2.5 在地图系统上绘制数据 270
2.3 了解更多的功能 281
第3章 优化封装的Matplotlib：Seaborn 284
3.1 概述 284
3.1.1 下载与安装 284
3.1.2 简介 284
3.2 绘图方法 296
3.2.1 统计关系可视化 296
3.2.2 用分类数据绘图 314
3.2.3 数据集分布可视化 329
3.2.4 线性关系可视化 340
3.3 风格与颜色 354
3.3.1 绘图风格 354
3.3.2 颜色管理 362
3.4 结构化多图网格 374
3.4.1 有条件的小图组 374
3.4.2 使用自定义函数 381
3.4.3 绘制成对的数据关系 383
第4章 优秀的三维可视化工具：Mayavi 391
4.1 认识Mayavi 391
4.1.1 简介 391
4.1.2 安装 392
4.2 在 Python中使用mlab绘制三维图像 395
4.2.1 基于Numpy数组的三维绘图 396
4.2.2 修改视图效果 414
4.2.3 图例、视角和缩放 417
4.2.4 动态显示 419
4.3 mlab与Mayavi管线 422
4.4 复杂示例 424
附录 常见格式的数据文件的读取 434