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数据可视化是将Python应用于大气海洋科学中数据处理及分析过程的重要环节，它可以让复杂晦涩的数据变得鲜活生动，从而更好地被理解。本书主要介绍几个基于Python且各具特色的绘图工具包，从安装到使用，并列举大量的代码示例，为使用Python进行数据分析的用户们提供详细的参考。
本书主要面对的是大气海洋科学研究及应用行业，或者有类似的数据可视化需求的读者，如高校教师、科研工作者以及高校在读学生等。同时，本书的适读对象需要具有一定的Python编程基础。
绪论第1章 最常用的可视化工具包：Matplotlib 1.1 Matplotlib入门 1.1.1 简介与基础概念 1.1.2 pyplot与pylab 1.1.3 绘制不同类型的图表 1.1.4 图像文件的操作 1.1.5 图像数组的插值显示方案 1.1.6 样式表与rcParams 1.2 可视化进阶 1.2.1 Artist对象 1.2.2 图例 1.2.3 绘图布局 1.2.4 路径 1.2.5 变换和过渡 1.2.6 关于颜色 1.2.7 自定义Colorbar 1.2.8 色彩映射 1.3 图中的文本 1.3.1 Matplotlib图中的文本 1.3.2 文本的属性和布局 1.3.3 注释（Annotations） 1.3.4 用LaTeX风格绘制数学公式 1.4 扩展 1.4.1 用axes_grid套件控制图的布局 1.4.2 用axisartist套件精细操作坐标轴 1.4.3 用mplot3d套件绘制三维图第2章 在地球上作图：Basemap 2.1 Basemap介绍与安装 2.1.1 简介 2.1.2 下载与安装 2.2 基于地图的可视化 2.2.1 地图投影 2.2.2 绘制地图背景 2.2.3 地图上的经纬线 2.2.4 投影坐标变换 2.2.5 在地图系统上绘制数据 2.3 了解更多的功能第3章 优化封装的Matplotlib：Seaborn 3.1 概述 3.1.1 下载与安装 3.1.2 简介 3.2 绘图方法 3.2.1 统计关系可视化 3.2.2 用分类数据绘图 3.2.3 数据集分布可视化 3.2.4 线性关系可视化 3.3 风格与颜色 3.3.1 绘图风格 3.3.2 颜色管理 3.4 结构化多图网格 3.4.1 有条件的小图组 3.4.2 使用自定义函数 3.4.3 绘制成对的数据关系第4章 优秀的三维可视化工具：Mayavi 4.1 认识Mayavi 4.1.1 简介 4.1.2 安装 4.2 在Python中使用mlab绘制三维图像 4.2.1 基于Numpy数组的三维绘图 4.2.2 修改视图效果 4.2.3 图例、视角和缩放 4.2.4 动态显示 4.3 mlab与Mayavi管线 4.4 复杂示例附录 常见格式的数据文件的读取
