Python是一種非常適合數據科學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進行氣象數據分析和可視化。

使用Python處理氣象數據可以提供高效的數據交互和優秀的圖形呈現。Python在數據科學和氣象學社區都越來越受歡迎，許多機構和組織紛紛采用Python進行數據解析、建模和可視化。

Python Meteorological Society編寫出版的書籍包括：《Python在大氣科學中的應用》、《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數據集
ds = xr.open_dataset(f'{url}{dataset}')
# 提取并顯示降水量數據
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，將雨量數據從PRISM（Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model）數據集提取并可視化。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工具的強力語言。