import matplotlib.pyplot as plt

[1]                pyplot.plot
plot(y)           # plot y using x as index array 0..N-1
plt.plot(x[:,0],y,'ro',x[:,1],y,'bo')
plot(x, y, color='green', linestyle='dashed', marker='o', markerfacecolor='blue', markersize=12).
(1)
character        description
'-'        solid line style
'--'        dashed line style
'-.'        dash-dot line style
':'        dotted line style
'.'        point marker
','        pixel marker
'o'        circle marker
'v'        triangle_down marker
'^'        triangle_up marker
'<'        triangle_left marker
'>'        triangle_right marker
'1'        tri_down marker
'2'        tri_up marker
'3'        tri_left marker
'4'        tri_right marker
's'        square marker
'p'        pentagon marker
'*'        star marker
'h'        hexagon1 marker
'H'        hexagon2 marker
'+'        plus marker
'x'        x marker
'D'        diamond marker
'd'        thin_diamond marker
'|'        vline marker
'_'        hline marker
(2)
character        color
‘b’        blue
‘g’        green
‘r’        red
‘c’        cyan
‘m’        magenta
‘y’        yellow
‘k’        black
‘w’        white
(3)
Property        Description
agg_filter        unknown
alpha                float (0.0 transparent through 1.0 opaque)
animated        [True | False]
antialiased or aa                [True | False]
axes                                        an Axes instance
clip_box                                a matplotlib.transforms.Bbox instance
clip_on                                        [True | False]
clip_path                                [ (Path, Transform) | Patch | None ]
#color or c                                any matplotlib color
contains                                a callable function
dash_capstyle                        [‘butt’ | ‘round’ | ‘projecting’]
dash_joinstyle                        [‘miter’ | ‘round’ | ‘bevel’]
dashes                                        sequence of on/off ink in points
drawstyle                                [‘default’ | ‘steps’ | ‘steps-pre’ | ‘steps-mid’ | ‘steps-post’]
figure                                        a matplotlib.figure.Figure instance
fillstyle                                [‘full’ | ‘left’ | ‘right’ | ‘bottom’ | ‘top’ | ‘none’]
gid                                        an id string
#label                                string or anything printable with ‘%s’ conversion.
#linestyle or ls                [‘solid’ | ‘dashed’, ‘dashdot’, ‘dotted’ | (offset, on-off-dash-seq) | '-' | '--' | '-.' | ':' | 'None' | ' ' | '']
#linewidth or lw                float value in points
#marker                                A valid marker style
#markeredgecolor or mec                any matplotlib color
#markeredgewidth or mew                float value in points
#markerfacecolor or mfc                any matplotlib color
#markerfacecoloralt or mfcalt        any matplotlib color
#markersize or ms                        float
markevery                        [None | int | length-2 tuple of int | slice | list/array of int | float | length-2 tuple of float]
path_effects                unknown
picker                                float distance in points or callable pick function fn(artist, event)
pickradius                        float distance in points
rasterized                        [True | False | None]
sketch_params                unknown
snap                                unknown
solid_capstyle                [‘butt’ | ‘round’ | ‘projecting’]
solid_joinstyle                [‘miter’ | ‘round’ | ‘bevel’]
transform                        a matplotlib.transforms.Transform instance
url                                a url string
visible                        [True | False]
xdata                        1D array
ydata                        1D array
zorder                        any number


[2]                plt.hist
plt.hist(x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None,cumulative=False,
                bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical',
                rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False,
                hold=None, data=None, **kwargs)
bins: 10
histtype : {‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’}
align : {‘left’, ‘mid’, ‘right’}
orientation : {‘horizontal’, ‘vertical’}
color:
label:
~
import matplotlib.mlab as mlab
mu = 100  # mean of distribution
sigma = 15  # standard deviation of distribution
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
num_bins = 50
n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins, normed=1, facecolor='green', alpha=0.5)
# add a 'best fit' line
y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma)
plt.plot(bins, y, 'r--')
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title(r'Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$')
# Tweak spacing to prevent clipping of ylabel
plt.subplots_adjust(left=0.15)
plt.show()
~

闪银
FICO评分

中文编码:

su = u"哈哈"
print su.encode('utf-8')

collections笔记:

a = `list`
from collections import Counter
Counter(a)

c = Counter(a=4, b=2, c=3, d=4)
list(c.elements())

GROUP_CONCAT(table,separator=',')