Python數(shù)據(jù)可視化：Python在大氣海洋科學中的應用

目錄
緒論 1
第1章 最常用的可視化工具包：Matplotlib 3
1.1 Matplotlib入門 3
1.1.1 簡介與基礎概念 3
1.1.2 pyplot與pylab 7
1.1.3 繪制不同類型的圖表 8
1.1.4 圖像文件的操作 31
1.1.5 圖像數(shù)組的插值顯示方案 38
1.1.6 樣式表與rcParams 40
1.2 可視化進階 44
1.2.1 Artist對象 44
1.2.2 圖例 56
1.2.3 繪圖布局 68
1.2.4 路徑 83
1.2.5 變換和過渡 87
1.2.6 關于顏色 96
1.2.7 自定義Colorbar 100
1.2.8 色彩映射 104
1.3 圖中的文本 117
1.3.1 Matplotlib圖中的文本 117
1.3.2 文本的屬性和布局 131
1.3.3 注釋（Annotations） 135
1.3.4 用LaTeX風格繪制數(shù)學公式 152
1.4 擴展 167
1.4.1 用axes_grid套件控制圖的布局 167
1.4.2 用axisartist套件精細操作坐標軸 188
1.4.3 用mplot3d套件繪制三維圖 218
第2章 在地球上作圖：Basemap 235
2.1 Basemap介紹與安裝 235
2.1.1 簡介 235
2.1.2 下載與安裝 235
2.2 基于地圖的可視化 236
2.2.1 地圖投影 236
2.2.2 繪制地圖背景 265
2.2.3 地圖上的經(jīng)緯線 268
2.2.4 投影坐標變換 269
2.2.5 在地圖系統(tǒng)上繪制數(shù)據(jù) 270
2.3 了解更多的功能 281
第3章 優(yōu)化封裝的Matplotlib：Seaborn 284
3.1 概述 284
3.1.1 下載與安裝 284
3.1.2 簡介 284
3.2 繪圖方法 296
3.2.1 統(tǒng)計關系可視化 296
3.2.2 用分類數(shù)據(jù)繪圖 314
3.2.3 數(shù)據(jù)集分布可視化 329
3.2.4 線性關系可視化 340
3.3 風格與顏色 354
3.3.1 繪圖風格 354
3.3.2 顏色管理 362
3.4 結構化多圖網(wǎng)格 374
3.4.1 有條件的小圖組 374
3.4.2 使用自定義函數(shù) 381
3.4.3 繪制成對的數(shù)據(jù)關系 383
第4章 優(yōu)秀的三維可視化工具：Mayavi 391
4.1 認識Mayavi 391
4.1.1 簡介 391
4.1.2 安裝 392
4.2 在 Python中使用mlab繪制三維圖像 395
4.2.1 基于Numpy數(shù)組的三維繪圖 396
4.2.2 修改視圖效果 414
4.2.3 圖例、視角和縮放 417
4.2.4 動態(tài)顯示 419
4.3 mlab與Mayavi管線 422
4.4 復雜示例 424
附錄 常見格式的數(shù)據(jù)文件的讀取 434