1.　Pythonの環境構築・簡単な行列計算とグラフの描画
　1.1　Pythonの環境構築
　　1.1.1　Anacondaのインストール
　　1.1.2　新規ノートブックの作成
　　1.1.3　ノートブックの保存
　1.2　Hello world! してみる
　1.3　簡単な行列計算をしてみる
　　1.3.1　NumPyをインポートする
　　1.3.2　行列を定義する
　　1.3.3　行列のサイズを出力する
　　1.3.4　行列の成分を抜き出す
　　1.3.5　行列の基本的演算
　1.4　グラフの描画
　　1.4.1　matplotlib.pyplotをインポートする
　　1.4.2　グラフの描画
　　1.4.3　グラフの見た目を指定するオプション
　　1.4.4　グラフの軸の設定
　　1.4.5　オプションを駆使して美しいグラフを作る
　1.5　見やすく解析結果をまとめる方法
　　1.5.1　Markdownセルを挿入する
　　1.5.2　html形式やpdf形式で出力する
　　1.5.3　スライドにまとめて「研究日記」にする
　1.6　章末問題
2.　気象データ（時間変化する2次元場）の描画
　2.1　海面水温（SST）についての背景知識
　2.2　ファイルの入力と変数の中身の確認
　　2.2.1　モジュールをインポートする
　　2.2.2　海面水温の.npzファイルをダウンロードする
　　2.2.3　海面水温ファイルを入力する
　　2.2.4　変数一覧の確認
　2.3　変数の中身の確認
　　2.3.1　経度と緯度
　　2.3.2　年と月
　　2.3.3　海面水温（SST）
　2.4　ある月の海面水温を描画してみる
　2.5　章末問題
3.　気候値（平年値）の計算
　3.1　気候値に関する背景知識
　　3.1.1　季節変動
　　3.1.2　気候値の定義
　　3.1.3　「毎年○○月にはこうなる」を知る
　3.2　気候値を計算する準備
　　3.2.1　モジュールのインポート
　　3.2.2　行列の平均をとる
　3.3　東京の気温の月別気候値を計算する
　　3.3.1　CSVファイルの読み込み
　　3.3.2　気候値を計算する
　3.4　海面水温分布の月別気候値を描画する
　　3.4.1　データセットの読み込み（前章と同じ）
　　3.4.2　海面水温気候値の計算
　　3.4.3　海面水温気候値の描画
　3.5　章末問題
4.　偏差（平年差）の計算
　4.1　偏差に関する背景知識
　　4.1.1　季節変動の除去
　　4.1.2　偏差の定義
　　4.1.3　「今年は例年のいま頃よりも△△が多い／少ない」を知る
　4.2　偏差を計算する準備
　　4.2.1　モジュールのインポート
　　4.2.2　東京の気温を読み込む（前章の復習）
　　4.2.3　気候値を計算しておく（これも前章の復習）
　4.3　東京の気温の偏差を計算する
　4.4　海面水温分布の偏差を描画する
　　4.4.1　データセットの読み込み（前章までの復習）
　　4.4.2　海面水温偏差の計算と保存
　　4.4.3　ある月の海面水温偏差の描画
　4.5　章末問題
5.　線型トレンドとその除去
　5.1　線型トレンドに関する背景知識
　　5.1.1　気温の上昇
　　5.1.2　線型トレンドの定義
　　5.1.3　トレンドの除去（デトレンド）
　　5.1.4　「この数十年で○○くらいのペースで増えて／減っている」を知る
　5.2　線型トレンドを計算する準備
　　5.2.1　モジュールのインポート
　　5.2.2　東京の気温を読み込んで気候値と偏差の計算（前章と同じだが140年分）
　5.3　東京の気温の線型トレンドを計算する
　5.4　線型トレンドの除去（デトレンド）
　5.5　海面水温分布のトレンドを描画してみる
　　5.5.1　データセットの読み込み
　　5.5.2　「海面水温トレンド」と「デトレンドした海面水温偏差」の計算
　　5.5.3　海面水温トレンドの描画
　5.6　デトレンドした海面水温偏差の描画
　5.7　章末問題
6.　インデックス（指数）の定義
　6.1　インデックスに関する背景知識
　　6.1.1　様々なエルニーニョ現象
　　6.1.2　海面水温に基づく様々な指数
　　6.1.3　データの中の有益な情報をシンプルな数字で抜き出す
　6.2　インデックスを計算する準備
　　6.2.1　モジュールのインポート
　　6.2.2　データセットの読み込み
　　6.2.3　関数の実装
　6.3　Nino3.4指数の計算
　6.4　海面水温の領域平均で定義される色々なインデックス
　　6.4.1　領域平均・描画を行う関数の準備
　　6.4.2　Nino3.4指数（上と同じ）
　　6.4.3　Nino3指数
　　6.4.4　エルニーニョもどき指数
　6.5　章末問題
7.　コンポジット解析（合成図解析）
　7.1　コンポジット解析に関する背景知識
　　7.1.1　エルニーニョ現象の「平均顔」
　　7.1.2　コンポジット解析（合成図解析）
　　7.1.3　客観的なコンポジットの取り方
　　7.1.4　コンポジット解析とS/N比
　　7.1.5　複数データを用いたコンポジット解析
　7.2　インデックスを計算する準備
　　7.2.1　モジュールのインポート
　　7.2.2　下準備：データセットの読み込みと関数の定義
　7.3　コンポジット解析（合成図解析）
　7.4　客観的なコンポジットをとる
　7.5　章末問題
8.　回帰係数と相関係数
　8.1　回帰係数と相関係数に関する背景知識
　　8.1.1　東京と宇都宮の気温の関係
　　8.1.2　回帰係数と相関係数
　8.2　回帰係数・相関係数を計算する準備
　　8.2.1　モジュールのインポート
　　8.2.2　データの読み込み，解析の「下準備」
　8.3　回帰係数の計算
　8.4　相関係数の計算
　8.5　回帰係数と相関係数の例
　　8.5.1　\(a=2\)，\(r=1\)のとき
　　8.5.2　\(a\simeq -1\)，\(r\simeq -0.9\)のとき
　　8.5.3　\(a\simeq -0.33\)，\(r\simeq -0.9\)のとき
　　8.5.4　\(a\simeq -1\)，\(\simeq -0.4\)のとき
　　8.5.5　\(r\simeq 0\)のとき
　8.6　章末問題
9.　回帰図と相関図
　9.1　回帰図と相関図に関する背景知識
　　9.1.1　コンポジット図の2つの欠点
　　9.1.2　回帰図
　　9.1.3　回帰図の解釈
　　9.1.4　相関図
　9.2　回帰図と相関図を計算する準備
　　9.2.1　モジュールのインポート
　　9.2.2　下準備：データセットの読み込みと関数の定義
　9.3　回帰図
　9.4　相関図
　9.5　章末問題
10.　地図の描画と気象のテレコネクション
　10.1　地図の描画と気象のテレコネクションに関する背景知識
　　10.1.1　地図描画モジュールcartopy
　　10.1.2　気象のテレコネクション
　　10.1.3　テレコネクション・パターンと一点回帰図
　10.2　地図を描画する準備
　　10.2.1　cartopyのインストール
　　10.2.2　モジュールのインポート
　　10.2.3　データセットの読み込み
　10.3　地図を描画する
　　10.3.1　正距円筒図法
　　10.3.2　ランベルト正角円錐図法
　10.4　気象のテレコネクション
　10.5　章末問題
11.　主成分分析（PCA）1
　11.1　主成分分析に関する背景知識
　　11.1.1　主成分分析の目的1「次元圧縮」
　　11.1.2　主成分分析の目的2「特徴抽出」
　　11.1.3　「次元圧縮」と「特徴抽出」を組み合わせた応用例：顔認証システム
　11.2　主成分分析の準備
　　11.2.1　モジュールのインポート
　　11.2.2　データの読み込み
　11.3　高校の復習：分散と標準偏差
　11.4　「関東代表」の時系列を考えてみる
　　11.4.1　分散が最大となる方向に座標を回転
　11.5　分散最大方向の見つけ方
　　11.5.1　共分散行列を定義
　　11.5.2　共分散行列の対角化
　11.6　章末問題
12.　主成分分析（PCA）2
　12.1　主成分分析の準備
　　12.1.1　モジュールのインポート
　　12.1.2　データの読み込み
　　12.1.3　関数の定義
　12.2　分散最大方向を求める（前章の復習）
　12.3　\(x'\)座標（e1への射影「PC1」）を計算する
　12.4　\(y'\)座標（e2への射影「PC2」）を計算する
　12.5　主成分分析の性質
　　12.5.1　性質1：二重直交性
　　12.5.2　性質2：固有値は対応する固有ベクトル方向の分散
　　12.5.3　性質3：分散の和が保存される
　12.6　主成分分析の寄与率
　12.7　2次元気象場における主成分分析
　12.8　章末問題
付録
A.　Google Colaboratoryの基本的な使い方
　A.1　新規ノートブックの作成と保存
　　A.1.1　新規ノートブックの作成
　　A.1.2　ノートブックの保存
　A.2　ファイルの入力
　　A.2.1　モジュールをインポートする
　　A.2.2　海面水温の.npzファイルをダウンロードする
　　A.2.3　海面水温ファイルを入力する
　A.3　cartopyのインストール
B.　netCDF（.nc）ファイルからのデータの読み込み
　B.1　netcdf4のインストール
　B.2　モジュールのインポート
　B.3　netCDFファイルからデータセットの読み込み
　B.4　使いやすいように変数を加工
　　B.4.1　netCDFファイルの中身の確認
　　B.4.2　海面水温
　　B.4.3　経度と緯度
　　B.4.4　年と月
　　B.4.5　陸のグリッドにnanを入れる
　　B.4.6　特定の期間の抜き出し
　B.5　変数の保存
　B.6　まとめに代えて：MSMデータの読み込みに挑戦
第I巻略解
索引