Mayavi是Python的一个科学可视化库，主要用于三维（3D）科学数据的可视化。Mayavi具有优秀的可视化效果、交互性良好、易于使用、能够输出高质量的图像和动画等特点。对于需要展示科学数据的学者和研究人员来说，Mayavi是一个非常好的工具。
下面是我的建议的学习路线。
- 学习Python语言基础
在学习Mayavi之前，需要先学习Python语言的基础知识，包括Python的基本语法、Python标准库以及常用的第三方库等。
可以阅读Python的官方文档，或者在网上查找一些Python的基础教程和书籍来进行学习。另外，如果已经掌握了其他编程语言，可以尝试学习一些专门讲解Python语言特性的教程或书籍，来更快地掌握Python语言。
- 学习NumPy和SciPy库
Mayavi主要是用来可视化科学数据的工具，而NumPy和SciPy是Python的两个主要的科学计算库。因此，在学习Mayavi之前，需要先掌握NumPy和SciPy的基本知识。
可以在网上找到一些教程和参考资料来学习NumPy和SciPy库的使用。同时也可以在Python的官方文档中查找NumPy和SciPy库的文档和示例。
- 学习Mayavi库
在前两步学习完成之后，就可以开始学习Mayavi库了。可以通过找一些简单的例子来了解Mayavi的基本用法，然后可以逐步学习Mayavi的高级用法。
Mayavi的官方网站提供了非常详细的文档和示例，可以在这里找到完整的参考文档和示例。同时也可以在GitHub上找到Mayavi的源代码和示例。
- 学习其他相关工具和技术
在掌握了Mayavi基本的可视化技能之后，可以进一步学习其他相关工具和技术，比如用Mayavi和Matplotlib库一起进行可视化、用Mayavi和OpenCV库一起进行可视化等。
除了Python库之外，还可以学习一些其他的数据可视化工具和技术，比如D3.js、Tableau等。
参考资料
以下是一些学习Mayavi的推荐资料。
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Mayavi官方文档：http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/
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Mayavi GitHub主页：https://github.com/enthought/mayavi
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《Python数据科学手册》：这本书对Python科学计算和数据分析的各个方面都进行了介绍，其中包括Mayavi的使用。这本书的作者是Jake VanderPlas。
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Coursera的“应用数据科学：Python edition”课程：这门课程由密歇根大学开设，介绍了Python在数据科学中的各个方面，包括可视化。这门课程用到了Mayavi和其他Python可视化工具。
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matplotlib官方文档：http://matplotlib.org/
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OpenCV官方文档：http://docs.opencv.org/
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D3.js官方文档：https://d3js.org/
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Tableau官方网站：https://www.tableau.com/
优秀实践
以下是一些Mayavi优秀实践的示例和网站。
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SciPy 2015中的“使用Mayavi进行3D图形可视化”教程：这个教程介绍了如何使用Mayavi进行3D图形可视化，并提供了一些实际的示例和演示。
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《Python数据科学手册》中的“3D可视化和绘图”一章：这一章对使用Mayavi进行3D可视化的基本原理进行了讲解，并提供了一些实际的示例。
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《Python机器学习》一书中的“探索3D数据可视化框架Mayavi”一章：这一章对Mayavi的使用进行了较为详细的介绍，包括如何利用Mayavi可视化数据集。
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Mayavi Gallery：这是Mayavi官方网站上的一个精美的图库，里面提供了许多用Mayavi绘制的高质量3D图形和可视化效果。
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SciPy官方网站的可视化教程：这里提供了一些用Python进行科学数据可视化的示例，并介绍了如何使用Python的Matplotlib库和Mayavi库进行二维和三维可视化。
总结
Mayavi是一个非常强大和实用的工具，用于可视化科学数据。学习Mayavi需要掌握Python的基础知识和NumPy、SciPy等科学计算库的使用方法，同时需要学习Mayavi的使用方式和技巧。除此之外，还可以学习其他相关的可视化工具和技术，来丰富自己的知识和技能。通过学习Mayavi，可以更好地掌握科学数据可视化的技能，对于学术研究和工业实践等领域都有很大的帮助。
