概述
官方文档:boxplot.html
参考:Box plot (箱线图) 解读以及Python实现
boxplot介绍
箱形图(boxplot)也叫盒图,一般用于显示一组数据的 分散情况。
盒图由五个主要的数值点组成,自下而上分别是:最小值(min),下四分位数(Q1),中位数(median),上四分位数(Q3),最大值(max)。下四分位数、中位数和上四分位数组成一个 box,上/下四分位数到最大、最小值分别有一条延伸线,可以称为 whisker。由于数据中通常会存在 “异常值”,也就是离群点,为了不让这些离群数据导致数据整体特征的偏移,可以将这些离群点单独绘出。
【 绘制步骤 】
1)对数值排序,计算 上四分位数(Q3)、中位数 和 下四分位数(Q1),绘制 box;
2)计算 四分位数差(IQR,interquartile range),即上四分位数和下四分位数的差值 Q3-Q1;
3)计算 最小观测值 和 最大观测值:min = Q1-1.5IQR,max = Q3 + 1.5IQR;
4)绘制内限:若存在数据点小于最小观测值 min,则内下限为最小观测值 min,将小于 min 的数据作为离群点单独绘出;若不存在比最小观测值 min 还小的数,则内下限为数据的最小值,上限同理。
- 上须值:min(观察最大值,实际最大值)
- 下须值:max(观察最小值,实际最小值)
5)绘制外限:Q3+3IQR 和 Q1-3IQR 称为外限;
6)绘制异常值:处于内限以外的数据都属于异常值,其中超出外限的异常值为 极端的异常值 (extreme outliers),用 " * " 表示,处于内限到外限之间的异常值 为 温和的异常值 (mild outlier) 用空心点表示;
【 箱线图的作用 】
1)识别数据异常点,箱形图提供了识别异常值的一个标准:异常值被定义为小于 Q1-1.5IQR 或大于 Q3+1.5IQR 的值
2)判断数据的离散程度(通过 box 的长度、whisker 的长度),查看数据偏向(通过 box 内上下隔间的形状)
boxplot绘制
data = xlsread('data.xlsx');
boxplot(data, ...
'labels',{'A', 'B', 'C', 'D', 'E'},...
'Colors', [11,23,70]/255,...
'Notch','on',...
'Symbol','ro',...
'MedianStyle','line',...
'Boxstyle','outline',...
'OutlierSize',4);
xlabel('Different method');
ylabel('AOL');
plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None,
whis=None, positions=None, widths=None,
patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None,
showcaps=None, showbox=None, showfliers=None,
boxprops=None, labels=None, flierprops=None,
medianprops=None, meanprops=None,
capprops=None, whiskerprops=None)
x:指定要绘制箱线图的数据;
notch:是否是凹口的形式展现箱线图,默认非凹口;
sym:指定异常点的形状,默认为+号显示;
vert:是否需要将箱线图垂直摆放,默认垂直摆放;
whis:指定上下须与上下四分位的距离,默认为1.5倍的四分位差;
positions:指定箱线图的位置,默认为 [0,1,2…];
widths:指定箱线图的宽度,默认为0.5;
patch_artist:是否填充箱体的颜色;
meanline:是否用线的形式表示均值,默认用点来表示;
showmeans:是否显示均值,默认不显示;
showcaps:是否显示箱线图顶端和末端的两条线,默认显示;
showbox:是否显示箱线图的箱体,默认显示;
showfliers:是否显示异常值,默认显示;
boxprops:设置箱体的属性,如边框色,填充色等;
labels:为箱线图添加标签,类似于图例的作用;
filerprops:设置异常值的属性,如异常点的形状、大小、填充色等;
medianprops:设置中位数的属性,如线的类型、粗细等;
meanprops:设置均值的属性,如点的大小、颜色等;
capprops:设置箱线图顶端和末端线条的属性,如颜色、粗细等;
whiskerprops:设置须的属性,如颜色、粗细、线的类型等;
最后
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