NCL图形分析语言入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈栋，黄平，刘永 著

图书标签:

• NCL
• 图形分析
• 数据可视化
• 科学计算
• 编程入门
• 入门教程
• 精通
• NCL语言
• 气象数据
• 可视化编程

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502966867

版次：1

商品编码：12298975

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

内容简介

本书在NCAR／NCEP的英文版《NCL用户使用手册》基础上，同时结合几位作者多年丰富的科研和教学经验，佐以切身的学习体验和使用经验及技巧加以精炼，配合典型的科研实例循序渐进的系统全面的介绍NCL图形分析语言的关键内容和应用方法，以方便读者快捷的掌握此科学分析和可视化工具，并运用于科研和业务实践中。

本书以NCL图形分析语言（版本6.4.0）的主要架构为主线，将软件安装设置、科学数据处理、语言基础、图形基础、可视化控制、科研实战分析绘图和高级绘图分析七个方面内容融会贯通，同时突出重点和实际应用需求，让读者渐进式的快速掌握该语言的基本科学分析和可视化方法，并引导进阶高级阶段内容。全书内容系统全面，层次逻辑清晰，重点递进突出，易学易懂易用。

本书可作为高等院校大气科学类相关专业的本科和研究生阶段专用的科学分析和可视化语言课程学习教材，也可以作为气象、海洋、水文、航空等部门科研和业务人员的参考书籍。

目录

前言

第1章 语言介绍
1.1 学习目的
1.1.1 了解NCL语言
1.1.2 其他可用的语言
1.2 有关文档
1.3 示例程序脚本和数据
1.4 技术支持
1.5 程序安装
1.5.1 Linux系统下安装
1.5 I2MacOS系统下安装
1.5.3 WindOWS系统的Unix虚拟机(Cygwin／X)下安装
1.6 运行环境路径设置
1.7 图形环境设置
1.8 代码编辑工具
1.8.1 常用代码编辑器
1.8.2 高亮脚本定义

第2章 程序语言基础
2.1 运行测试方式
2.2 输入、输出数据和图形文件支持
2.3 字符符号
2.4 数据类型和表达式
2.4.1 数据类型
2.4.2 运算操作符
2.4.3 逻辑运算符
2.4.4 数组表达式
2.5 变量
2.5.1 元数据和属性
2.5.2 维数命名
2.5.3 字符串引用
2.5.4 变量列表
2.6 变量赋值
2.6.1 数值赋值
2.6.2 变量间赋值
2.6.3 变量的重赋值
2.7 程序脚本结构
2.7.1 库文件及其载入
2.7.2 程序块
2.7.3 选择语句
2.7.4 循环语句
2.7.5 数据和变量信息输出
2.7.6 保留关键词
2.8 字符串操作
2.9 系统调用
2.10 功能函数和过程
2.10.1 可视化类
2.10.2 常规类
2.10.3 地球科学类
2.10.4 数学和统计类
2.10.5 输入和输出类

第3章 数据文件的输入和输出
3.1 单个文件的读取方式
3.2 多个文件的读取方式
3.3 文件变量对变量的赋值
3.4 文本(ASCII)数据文件读取
3.5 电子表格(Excel(2SV)数据文件读取
3.6 二进制(binary)数据文件读取
3.7 文本(ASCII)数据文件写入
3.8 CSV数据文件写入
3.9 二进制(binary)数据文件写入
3.10 netCDF数据文件写入

第4章 图形分析基础
4.1 五步法绘图
4.2 视图窗口(viewport)
4.3 地图设置(maps)
4.3.1 默认地图
4.3.2 地图网格和标示的设置
4.3.3 地图内容设置
4.3.4 改变地图投影
4.3.5 区域地图
4.3.6 极地投影地图
4.3.7 地图分辨率
4.4 简单的双坐标二维图(xY-plots)
4.4.1 坐标轴标记设定
4.4.2 时间序列
4.5 等值线图(contoursplots)
4.5.1 填色图
4.5.2 图案填充图
4.6 矢量图(vectorplots)
4.7 剖面图(sliceplots)
4.8 直方图(barcharts)
4.9 图形叠加(overlayplots)
4.10 图形展板(panelplots)
4.10.1 常用控制参数项
4.10.2 图形组合设置
4.11 绘制折线、多边形、多点标记和文本
4.12 轮廓文件绘图(shapefileplots)

第5章 颜色表和绘图属性资源
5.1 颜色表(colormaps)
5.1.1 转换GrADS颜色表
5.1.2 转换GMT颜色表
5.2 有用的绘图属性资源(helpfulresources)
5.2.1 标题字符串和功能编码
5.2.2 添加文本到图形
5.2.3 特殊字符创建的功能代码
5.2.4 坐标轴注释
5.2.5 等值线和标签设置
5.2.6 陆地、海洋和湖泊的填色
5.2.7 标示条设置
5.2.8 图例设置
5.2.9 坐标刻度标记设置
5.2.10 日期格式

第6章 实战分析和绘图
6.1 常规数据获取
6.2 实战分析I——基础能力
6.2.1 站点数据处理
6.2.2 绘制中国地图
6.2.3 站点分布图
6.2.4 站点数据插值和区域蒙版
6.3 实战分析Ⅱ——气候变化
6.3.1 模式数据介绍
6.3.2 模式数据的空间格点插值预处理
6.3.3 季节平均计算和水汽平衡方程分析
6.3.4 格点数据作图
6.4 实战分析Ⅲ——东亚夏季风降水
6.4.1 时空模态分析
6.4.2 主分量的功率谱分析
6.4.3 主分量的小波谱分析

第7章 图形分析进阶
7.1 水平柱状图(horizontalbarcharts)
7.2 箱线图(boxplots)
7.3 预报图(meteograms)
7.4 饼图(piecharts)
7.5 温度对数压力图(skew-T)
7.5.1 绘制温度对数压力图底图
7.5.2 温度对数压力图底图上绘制探空数据
7.6 泰勒诊断图(Taylordiagrams)
7.7 风玫瑰图(windrose)
7.7.1 基本风玫瑰图
7.7.2 粗线风玫瑰图
7.7.3 彩色风玫瑰图
7.8 三维图(3Dgraphics)
7.9 图形蒙(masking)
7.9.1 “mask”函数创建
7.9.2 “gc-inout”函数创建
7.9.3 图形属性资源设置创建
7.9.4 控制图层的绘制顺序创建
7.10 天气符号(weathersymbols)绘制
参考文献
附录A 常见错误信息
附录B 地图投影类型
附录C 线型表
附录D 填充样式表
附录E 标记符号表
附录F 重要的内建函数和过程
附录G 重要的图形属性资源

《科学计算与数据可视化：基于Python的数据处理实践》 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的科学计算与数据可视化技能，重点聚焦于使用当前业界最流行、功能最强大的Python生态系统，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn以及Scikit-learn等核心库。本书不局限于单一的应用领域，而是通过大量的实际案例和项目驱动的学习方式，帮助读者构建坚实的理论基础和精湛的实践能力，从而能够高效地处理、分析和可视化复杂数据集。 第一部分：Python基础与科学计算环境搭建 (奠定基石) 本部分首先为读者快速梳理进行科学计算所需掌握的Python核心语法特性，包括面向对象编程范式在数据结构中的应用、高效的函数式编程技巧，以及环境管理的重要性（如使用Anaconda和虚拟环境）。重点在于讲解Python如何作为一种“胶水语言”与其他高性能计算库无缝集成。 环境配置与Jupyter生态系统： 详细指导如何安装和配置Anaconda发行版，深入介绍Jupyter Notebook和JupyterLab的使用，包括Markdown格式化、代码块管理、交互式调试以及导出为不同格式文档的技巧。 高性能数值计算的基石——NumPy： 深入剖析NumPy的多维数组对象（`ndarray`）的底层结构、内存布局及其带来的性能优势。内容涵盖数组的创建、索引、切片、维度操作（如`reshape`, `transpose`）、通用函数（ufuncs）的原理与应用，以及广播（Broadcasting）机制的精确理解，这是后续所有高级计算的基础。 线性代数运算的实现： 系统介绍NumPy如何高效地实现线性代数运算，包括向量和矩阵的乘法、矩阵分解（如LU、QR、SVD的计算）、特征值与特征向量的求解等，并结合物理或工程问题进行初步的建模示例。 第二部分：数据管理与清洗的艺术 (数据准备) 在科学研究和数据分析中，数据的获取、清洗和预处理往往占据了大部分时间。本部分将重点围绕Pandas库展开，教授如何将非结构化或半结构化的数据转化为可供分析的结构化格式。 Pandas核心数据结构： 详尽解析Series和DataFrame的设计哲学，重点区分它们与NumPy数组在功能和使用场景上的差异。学习高效的数据输入输出，包括CSV、Excel、SQL数据库以及JSON文件的读写操作。 数据清洗与转换： 涵盖缺失值（NaN）的处理策略，包括插补（Imputation）方法（如均值、中位数、模型预测插补）的选择与实现；数据类型转换、重复数据处理、字符串数据的高级操作（利用Pandas的`.str`访问器）。 数据重塑与聚合： 深入讲解数据透视表（Pivot Tables）的构建、多级索引（MultiIndex）的应用与管理。掌握`groupby()`操作的强大功能，包括分组计算、数据聚合、转换（Transformation）和过滤（Filtering）的复合应用，实现复杂分组统计。 时间序列数据处理： 专门辟出章节讲解Pandas在处理时间序列数据方面的优势，包括日期时间索引的创建、频率转换、时间窗口计算（Rolling/Expanding windows）以及时间序列重采样（Resampling）技术。 第三部分：数据可视化与洞察 (图形化表达) 数据可视化是将复杂数据转化为直观信息的最有效手段。本部分将重点介绍Matplotlib作为基础绘图库的精髓，并扩展到更高级的统计可视化工具Seaborn。 Matplotlib基础与定制化： 掌握Figure、Axes、Axis等核心对象的关系。学习绘制基础图形（线图、散点图、柱状图、直方图）的语法。深入讲解图形的定制化技巧，包括精细控制标题、标签、图例、颜色映射（Colormaps）以及文本注解，实现出版级（Publication-Quality）的图形输出。 高级Matplotlib技巧： 介绍次坐标轴、双轴图表的绘制，子图布局管理（如`subplot`, `GridSpec`），以及如何将图形保存为高质量矢量或位图格式。 基于统计的可视化——Seaborn： 讲解Seaborn如何简化复杂统计图形的绘制过程。重点覆盖探索性数据分析（EDA）中常用的图形，如分布图（`displot`, `kdeplot`）、关系图（`scatterplot`, `pairplot`）、分类图（`boxplot`, `violinplot`）和回归图，并学习如何通过Hue、Size、Style参数增加维度信息。 交互式可视化简介（可选延伸）： 简要介绍Bokeh或Plotly等库，展示如何创建可交互的、嵌入网页的数据可视化作品。 第四部分：统计建模与机器学习基础 (应用实践) 本部分将数据处理和可视化成果应用于实际的数据分析流程中，引入Scikit-learn库，专注于从数据准备到模型评估的完整流程。 数据预处理在建模中的角色： 探讨特征工程的重要性，包括特征缩放（标准化/归一化）、独热编码（One-Hot Encoding）与标签编码（Label Encoding）、多项式特征的创建。 监督学习基础： 介绍回归（如线性回归）和分类（如逻辑回归、K近邻）的基本概念和Scikit-learn中的实现流程。重点讲解模型训练、预测和性能评估指标（如$R^2$, MSE, 准确率, 召回率, F1分数）。 模型选择与调优： 讲解交叉验证（Cross-Validation）的重要性，介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）等超参数调优方法，以优化模型性能。 降维技术简介： 初步介绍主成分分析（PCA）的原理及其在数据可视化和特征压缩中的应用。 本书特色 本书强调“动手实践”，每一个理论讲解后都紧跟配套的Code Block和详细的输出解释。全书围绕几个贯穿始终的真实世界数据集（如气候数据、金融市场数据、生物医学数据集）进行案例分析，确保读者所学知识能够立即转化为解决实际问题的能力。通过系统的学习，读者将能够独立完成从数据采集到洞察提取的完整数据科学分析流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期读过的最令人惊喜的技术类书籍之一！虽然我刚开始接触NCL图形分析语言，对这个领域本来就没什么概念，但这本书的开篇就用一种非常直观和易懂的方式，将原本可能枯燥的技术概念变得鲜活起来。作者在讲解基础语法和核心概念时，并没有一股脑地抛出大量的术语和代码，而是通过一个个精心设计的、贴近实际应用场景的例子，一步步引导读者去理解。我特别喜欢它在解释一些相对复杂的函数或语句时，会先给出清晰的逻辑框架，然后逐一拆解，并配以详细的图示和注释，这让我这个新手能够快速抓住重点，而不是被大量的细节淹没。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，一开始我选择这本书，是因为它在市面上相对比较少见，心想着或许能找到一些独到的见解。读完之后，我发现我的选择是正确的。作者在内容编排上非常有条理，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的应用。它并没有为了追求“全而全”而堆砌知识点，而是精挑细选了最核心、最实用的内容。书中的语言风格也很吸引人，没有那种枯燥乏味的教科书式的陈述，而是更像一位经验丰富的导师在娓娓道来，让人读起来一点都不觉得疲惫。特别是它在介绍一些工具和库时，还会同步讲解其背后的原理，这对我理解NCL的生态系统非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望深入掌握NCL图形分析语言的读者来说，这本书无疑是一个宝藏。它不仅仅停留在“入门”的层面，而是真的为“精通”铺平了道路。作者在书中探讨了很多进阶的主题，比如如何优化代码的性能，如何处理大规模数据集，以及如何进行更复杂的图形定制和交互。我尤其欣赏的是，它在讲解这些高级内容时，依然保持了高度的逻辑性和清晰度，没有那种“高屋建瓴”的感觉，而是循序渐进，让读者能够一步步挑战更高难度的课题。书中提供的大量示例代码，也都非常具有参考价值，可以直接应用到实际项目中，省去了我大量的试错时间。

评分☆☆☆☆☆

我必须要说，这本书在细节的处理上做得非常出色。我之前也尝试过一些其他语言的书籍，但很多时候，它们要么过于精炼，要么就是对一些关键节点的解释含糊不清，导致我走了不少弯路。而这本《NCL图形分析语言入门到精通》就完全没有这个问题。作者在讲解一些高级技巧或者是一些容易出错的地方时，会预设读者可能会遇到的困难，并提前给出解决方案，甚至会提供一些“踩坑指南”，这让我觉得作者真的是站在读者的角度在写书。而且，书中穿插的那些“经验分享”和“最佳实践”部分，更是让我受益匪浅，它不仅仅是教会我“怎么做”，更告诉我“为什么这么做”，以及这样做的好处是什么。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于其“实战导向”的教学方式。它不像很多理论书籍那样，上来就是一堆抽象的概念和公式，而是紧密结合实际数据分析和图形可视化的需求。我从中学到了很多能够直接应用到我工作中的技巧，比如如何高效地生成各种科学图表，如何对多维数据进行可视化探索，以及如何制作出版级别的图形。作者在讲解过程中，还会穿插很多关于数据处理和优化的建议，这让我不仅学会了如何用NCL来做图形，更学会了如何更好地处理数据。这本书的结构设计非常合理，每一章节都承上启下，让我能够在一个完整的知识体系中学习，而不是零散地记忆。

评分☆☆☆☆☆

质量不错，讲解清晰

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书，学习NCL的福音

评分☆☆☆☆☆

可以的很棒 应该是正品 送的也很快哦

评分☆☆☆☆☆

质量不错，讲解清晰

评分☆☆☆☆☆

工具书

评分☆☆☆☆☆

非常差，特别差，极其差，真不知道怎么形容了！

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

但不影响使用，囤货，准备学习！

评分☆☆☆☆☆

但不影响使用，囤货，准备学习！