Python是一種非常適合數(shù)據(jù)科學(xué)和氣象研究的編程語言。有一個專門的氣象出版社（Python Meteorological Society）致力于推廣使用Python進行氣象數(shù)據(jù)分析和可視化。

使用Python處理氣象數(shù)據(jù)可以提供高效的數(shù)據(jù)交互和優(yōu)秀的圖形呈現(xiàn)。Python在數(shù)據(jù)科學(xué)和氣象學(xué)社區(qū)都越來越受歡迎，許多機構(gòu)和組織紛紛采用Python進行數(shù)據(jù)解析、建模和可視化。

Python Meteorological Society編寫出版的書籍包括：《Python在大氣科學(xué)中的應(yīng)用》、《Python in Atmospheric and Oceanic Sciences》、《ATMOS 5080/6080: Scientific Computing I》和《ATMOS 5090/6090: Scientific Computing II》等。

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'http://iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.OSU/.PRISM/'
dataset = 'monthly/dods'
# 連接到PRISM數(shù)據(jù)集
ds = xr.open_dataset(f'{url}{dataset}')
# 提取并顯示降水量數(shù)據(jù)
precip = ds['ppt'].mean(dim='time').sel(lon=slice(-128, -110), lat=slice(40, 52))
ax = plt.axes(projection=ccrs.Mercator())
precip.plot(ax=ax, transform=ccrs.PlateCarree())
ax.coastlines()

上面是一個簡單的Python代碼片段，將雨量數(shù)據(jù)從PRISM（Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model）數(shù)據(jù)集提取并可視化。使用numpy、pandas、xarray、cartopy和matplotlib等開源庫，這些庫可以使Python成為一個快速變成高級科學(xué)工具的強力語言。