Создайте график поля (диаграмма)
boxchart(
создает график поля или диаграмму, для каждого столбца матричного ydata
)ydata
. Если ydata
вектор, затем boxchart
создает один график поля.
Каждый график поля отображает следующую информацию: медиана, более низкие и верхние квартили, любые выбросы (вычисленное использование межквартильного размаха), и минимальные и максимальные значения, которые не являются выбросами. Для получения дополнительной информации см. График Поля (Диаграмма).
boxchart(
группирует данные в векторном xgroupdata
,ydata
)ydata
согласно уникальным значениям в xgroupdata
и графики каждая группа данных как отдельный график поля. xgroupdata
определяет положение каждого графика поля вдоль оси X. ydata
должен быть вектор и xgroupdata
должен иметь ту же длину как ydata
.
boxchart(___,'GroupByColor',
использование окрашивает, чтобы дифференцироваться между графиками поля. Программное обеспечение группирует данные в векторном cgroupdata
)ydata
согласно уникальным комбинациям значения в xgroupdata
(если задано) и cgroupdata
, и графики каждая группа данных как отдельный график поля. Векторный cgroupdata
затем определяет цвет каждого графика поля. ydata
должен быть вектор и cgroupdata
должен иметь ту же длину как ydata
. Задайте 'GroupByColor'
аргумент пары "имя-значение" после любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
boxchart(___,
задает дополнительные опции графика с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, можно сравнить демонстрационные медианы с помощью меток путем определения Name,Value
)'Notch','on'
. Задайте аргументы пары "имя-значение" после всех других входных параметров. Для списка свойств смотрите BoxChart Properties.
возвращает b
= boxchart(___)BoxChart
объекты. Если вы не задаете cgroupdata
, затем b
содержит один объект. Если вы действительно задаете его, то b
содержит вектор из объектов, один для каждого уникального значения в cgroupdata
. Используйте b
установить свойства графиков поля после создания их. Для списка свойств смотрите BoxChart Properties.
Создайте один график поля от вектора из возрастов. Используйте график поля, чтобы изучить распределение возрастов.
Загрузите patients
набор данных. Age
переменная содержит возрасты 100 пациентов. Создайте график поля, чтобы визуализировать распределение возрастов.
load patients boxchart(Age) ylabel('Age (years)')
Средний терпеливый возраст 39 лет показывается линией в поле. Более низкие и верхние квартили 32 и 44 лет показываются нижней частью и верхними краями поля, соответственно. Конечные точки контактного усика соответствуют самым молодым и самым старым пациентам. Самому молодому пациенту 25 лет, и самому старому 50 лет. Набор данных не содержит выбросов, которые были бы представлены маленькими кругами.
Можно использовать всплывающие подсказки, чтобы получить сводные данные статистики данных. Наведите на график поля, чтобы видеть всплывающую подсказку.
Используйте графики поля, чтобы сравнить распределение значений вдоль столбцов и строк магического квадрата.
Создайте магический квадрат с 10 строками и 10 столбцами.
Y = magic(10)
Y = 10×10
92 99 1 8 15 67 74 51 58 40
98 80 7 14 16 73 55 57 64 41
4 81 88 20 22 54 56 63 70 47
85 87 19 21 3 60 62 69 71 28
86 93 25 2 9 61 68 75 52 34
17 24 76 83 90 42 49 26 33 65
23 5 82 89 91 48 30 32 39 66
79 6 13 95 97 29 31 38 45 72
10 12 94 96 78 35 37 44 46 53
11 18 100 77 84 36 43 50 27 59
Создайте график поля для каждого столбца магического квадрата. Каждый столбец имеет подобное среднее значение (вокруг 50
). Однако первые пять столбцов Y
имейте большие межквартильные размахи, чем последние пять столбцов Y
. Межквартильный размах является расстоянием между верхним квартилем (верхний край поля) и более низким квартилем (базовый край поля).
boxchart(Y) xlabel('Column') ylabel('Value')
Создайте график поля для каждой строки магического квадрата. Каждая строка имеет подобный межквартильный размах, но средние значения отличаются через строки.
boxchart(Y') xlabel('Row') ylabel('Value')
Постройте величины землетрясений согласно месяцу, в котором они произошли. Используйте вектор из величин землетрясения и сгруппированной переменной, указывающей на месяц каждого землетрясения. Для каждой группы данных создайте график поля и поместите ее в заданное положение вдоль оси X.
Считайте набор данных о цунами в рабочую область как таблица. Набор данных включает информацию о землетрясениях, а также других причинах цунами. Отобразите первые восемь строк, показав месяц, причину и столбцы величины землетрясения таблицы.
tsunamis = readtable('tsunamis.xlsx'); tsunamis(1:8,["Month","Cause","EarthquakeMagnitude"])
ans=8×3 table
Month Cause EarthquakeMagnitude
_____ __________________ ___________________
10 {'Earthquake' } 7.6
8 {'Earthquake' } 6.9
12 {'Volcano' } NaN
3 {'Earthquake' } 8.1
3 {'Earthquake' } 4.5
5 {'Meteorological'} NaN
11 {'Earthquake' } 9
3 {'Earthquake' } 5.8
Создайте таблицу earthquakes
, который содержит данные для цунами, вызванных землетрясениями.
unique(tsunamis.Cause)
ans = 8x1 cell
{0x0 char }
{'Earthquake' }
{'Earthquake and Landslide'}
{'Landslide' }
{'Meteorological' }
{'Unknown Cause' }
{'Volcano' }
{'Volcano and Landslide' }
idx = contains(tsunamis.Cause,'Earthquake');
earthquakes = tsunamis(idx,:);
Сгруппируйте величины землетрясения на основе месяца, в котором произошли соответствующие цунами. В течение каждого месяца отобразите отдельный график поля. Например, boxchart
использует четвертые, пятые, и восьмые величины землетрясения, а также других, чтобы создать третий график поля, который соответствует третьему месяцу.
boxchart(earthquakes.Month,earthquakes.EarthquakeMagnitude) xlabel('Month') ylabel('Earthquake Magnitude')
Заметьте, что, потому что значения месяца являются числовыми, линейка оси X является также числовой.
Для более описательных имен месяца преобразуйте earthquakes.Month
столбец к categorical
переменная.
monthOrder = ["Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul", ... "Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"]; namedMonths = categorical(earthquakes.Month,1:12,monthOrder);
Создайте те же графики поля как прежде, но используйте categorical
переменная namedMonths
вместо числовых значений месяца. Линейка оси X является теперь категориальной, и порядок категорий в namedMonths
определяет порядок графиков поля.
boxchart(namedMonths,earthquakes.EarthquakeMagnitude) xlabel('Month') ylabel('Earthquake Magnitude')
Группа медицинские пациенты на основе их возраста, и для каждой возрастной группы, создает график поля диастолических значений артериального давления.
Загрузите patients
набор данных. Age
и Diastolic
переменные содержат возрасты и диастолические уровни артериального давления 100 пациентов.
load patients
Сгруппируйте пациентов в пять интервалов возраста. Найдите минимальные и максимальные возрасты, и затем разделите область значений между ними в пятилетние интервалы. Интервал значения в Age
переменная при помощи discretize
функция. Используйте имена интервала в bins
. Получившийся groupAge
переменной является categorical
переменная.
min(Age)
ans = 25
max(Age)
ans = 50
binEdges = 25:5:50; bins = {'late 20s','early 30s','late 30s','early 40s','late 40s+'}; groupAge = discretize(Age,binEdges,'categorical',bins);
Создайте график поля для каждой возрастной группы. Каждый график поля показывает диастолические значения артериального давления пациентов в той группе.
boxchart(groupAge,Diastolic) xlabel('Age Group') ylabel('Diastolic Blood Pressure')
Используйте две сгруппированных переменные, чтобы сгруппировать данные и расположить и окрасить получившиеся графики поля.
Загрузите файл примера TemperatureData.csv
, который содержит среднесуточные температуры с января 2015 до июля 2016. Считайте файл в таблицу.
tbl = readtable('TemperatureData.csv');
Преобразуйте tbl.Month
переменная к categorical
переменная. Задайте порядок категорий.
monthOrder = {'January','February','March','April','May','June','July', ... 'August','September','October','November','December'}; tbl.Month = categorical(tbl.Month,monthOrder);
Создайте графики поля, показывающие распределение температур в течение каждого месяца каждого года. Задайте tbl.Month
как позиционная сгруппированная переменная. Задайте tbl.Year
как цветная сгруппированная переменная при помощи 'GroupByColor'
аргумент пары "имя-значение". Заметьте тот tbl
не содержит данные в течение нескольких месяцев 2 016.
boxchart(tbl.Month,tbl.TemperatureF,'GroupByColor',tbl.Year) ylabel('Temperature (F)') legend
В этом рисунке можно легко сравнить распределение температур в течение одного конкретного месяца через несколько лет. Например, вы видите в том феврале, что температуры варьировались намного больше по 2 016, чем в 2 015.
Создайте графики поля и постройте средние значения по графикам поля при помощи hold on
.
Загрузите patients
набор данных. Преобразуйте SelfAssessedHealthStatus
к порядковому categorical
переменная, потому что категории Poor
, Fair
, Good
, и Excellent
имейте естественный порядок.
load patients healthOrder = {'Poor','Fair','Good','Excellent'}; SelfAssessedHealthStatus = categorical(SelfAssessedHealthStatus, ... healthOrder,'Ordinal',true);
Сгруппируйте пациентов согласно их самооцененному состоянию здоровья и найдите средний терпеливый вес для каждой группы.
meanWeight = groupsummary(Weight,SelfAssessedHealthStatus,'mean');
Сравните веса для каждой группы пациентов при помощи графиков поля. Постройте средние веса по графикам поля.
boxchart(SelfAssessedHealthStatus,Weight) hold on plot(meanWeight,'-o') hold off legend(["Weight Data","Weight Mean"])
Используйте метки, чтобы определить, существенно отличаются ли средние значения друг от друга.
Загрузите patients
набор данных. Разделите пациентов согласно их местоположению. Для каждой группы пациентов создайте график поля их весов. Задайте 'Notch','on'
так, чтобы каждое поле включало клиновидную, теневую область, названную меткой. Графики поля с наложением меток не имеют существенно отличающихся медиан.
load patients boxchart(categorical(Location),Weight,'Notch','on') ylabel('Weight (lbs)')
В этом примере, трех перекрытиях меток, показывая, что три медианы веса не существенно отличаются.
Отобразитесь рядом друг с другом пара графиков поля с помощью tiledlayout
и nexttile
функции.
Загрузите patients
набор данных. Преобразуйте Smoker
к categorical
переменная с описательными названиями категории Smoker
и Nonsmoker
вместо 1
и 0
.
load patients Smoker = categorical(Smoker,logical([1 0]),{'Smoker','Nonsmoker'});
Создайте 2 1 мозаичное размещение графика с помощью tiledlayout
функция. Создайте первый набор осей ax1
в нем путем вызова nexttile
функция. В первом наборе осей отобразите два графика поля систолических значений артериального давления, один для курильщиков и другого для некурящих. Создайте второй набор осей ax2
в мозаичном размещении графика путем вызова nexttile
функция. Во втором наборе осей сделайте то же самое для диастолического артериального давления.
tiledlayout(1,2) % Left axes ax1 = nexttile; boxchart(ax1,Systolic,'GroupByColor',Smoker) ylabel(ax1,'Systolic Blood Pressure') legend % Right axes ax2 = nexttile; boxchart(ax2,Diastolic,'GroupByColor',Smoker) ylabel(ax2,'Diastolic Blood Pressure') legend
BoxChart
ОбъектСоздайте набор графиков поля, на которые наносят цветную маркировку, возвращенных как вектор из BoxChart
объекты. Используйте вектор, чтобы изменить цвет одного графика поля.
Загрузите patients
набор данных. Преобразуйте Gender
и Smoker
к categorical
переменные. Задайте описательные названия категории Smoker
и Nonsmoker
вместо 1
и 0
.
load patients Gender = categorical(Gender); Smoker = categorical(Smoker,logical([1 0]),{'Smoker','Nonsmoker'});
Объедините Gender
и Smoker
переменные в одну сгруппированную переменную cgroupdata
. Создайте графики поля, показывающие распределение диастолических уровней артериального давления для каждого соединения пола и курения состояния. b
вектор из BoxChart
объекты, один для каждой группы данных.
cgroupdata = Gender.*Smoker;
b = boxchart(Diastolic,'GroupByColor',cgroupdata)
b = 4x1 BoxChart array: BoxChart BoxChart BoxChart BoxChart
legend('Location','southeast')
Обновите цвет третьего графика поля при помощи SeriesIndex
свойство. Обновление SeriesIndex
свойство изменяет и цвет торца конца штанги с внутренней резьбой и цвет маркера выброса.
b(3).SeriesIndex = 6;
Создайте график поля из данных об отключении электроэнергии со многими выбросами и облегчите отличать их визуально путем изменения свойств BoxChart
объект. Найдите индексы для записей выброса.
Считайте данные об отключении электроэнергии в рабочую область как таблица. Отобразите первые несколько строк таблицы.
outages = readtable('outages.csv');
head(outages)
ans=8×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
_____________ ________________ ______ __________ ________________ ___________________
{'SouthWest'} 2002-02-01 12:18 458.98 1.8202e+06 2002-02-07 16:50 {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-01-23 00:49 530.14 2.1204e+05 NaT {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294e+05 2003-02-17 08:14 {'winter storm' }
{'West' } 2004-04-06 05:44 434.81 3.4037e+05 2004-04-06 06:10 {'equipment fault'}
{'MidWest' } 2002-03-16 06:18 186.44 2.1275e+05 2002-03-18 23:23 {'severe storm' }
{'West' } 2003-06-18 02:49 0 0 2003-06-18 10:54 {'attack' }
{'West' } 2004-06-20 14:39 231.29 NaN 2004-06-20 19:16 {'equipment fault'}
{'West' } 2002-06-06 19:28 311.86 NaN 2002-06-07 00:51 {'equipment fault'}
Создайте BoxChart
объект b
от outages.Customers
значения, которые указывают, сколько клиентов было затронуто каждым отключением электроэнергии. boxchart
записи отбрасываний с NaN
значения.
b = boxchart(outages.Customers);
ylabel('Number of Customers')
График содержит много выбросов. Чтобы лучше видеть их, дрожите выбросы и изменить стиль маркера выброса. Когда вы устанавливаете JitterOutliers
свойство BoxChart
возразите против 'on'
, программное обеспечение случайным образом перемещает маркеры выброса горизонтально так, чтобы они вряд ли перекрылись отлично. Значения и вертикальные положения выбросов неизменны.
b.JitterOutliers = 'on'; b.MarkerStyle = '.';
Можно теперь более легко видеть распределение выбросов.
Чтобы найти индексы выброса, используйте isoutlier
функция. Задайте 'quartiles'
метод вычислительных выбросов, чтобы совпадать с boxchart
определение выброса. Используйте индексы, чтобы создать outliers
таблица, которая содержит подмножество outages
данные. Заметьте тот isoutlier
идентифицирует 96 выбросов.
idx = isoutlier(outages.Customers,'quartiles');
outliers = outages(idx,:);
size(outliers,1)
ans = 96
Из-за всех выбросов квартили графика поля трудно видеть. Чтобы смотреть их, измените пределы оси Y.
ylim([0 4e5])
ydata
— Выборочные данныеВыборочные данные в виде числового вектора или матрицы.
Если ydata
матрица, затем boxchart
создает график поля для каждого столбца ydata
.
Если ydata
вектор, и вы не задаете xgroupdata
или cgroupdata
то boxchart
создает один график поля.
Если ydata
вектор, и вы действительно задаете xgroupdata
или cgroupdata
то boxchart
создает график поля для каждой уникальной комбинации значения в xgroupdata
и cgroupdata
.
Типы данных: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
xgroupdata
— Позиционная сгруппированная переменнаяПозиционная сгруппированная переменная в виде числового или категориального вектора. xgroupdata
должен иметь ту же длину как векторный ydata
; вы не можете задать xgroupdata
когда ydata
матрица.
boxchart
группирует данные в ydata
согласно уникальным комбинациям значения в xgroupdata
и cgroupdata
. Функция создает график поля для каждой группы данных и положений каждый график поля в соответствующем xgroupdata
значение. По умолчанию, boxchart
вертикально ориентирует графики поля и отображает xgroupdata
значения вдоль оси X. Можно изменить ориентацию графика поля при помощи Orientation
свойство.
Типы данных: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
| categorical
cgroupdata
— Цветная сгруппированная переменнаяЦветная сгруппированная переменная в виде числового, категориального, или логического вектора, или массив строк, вектор символов или массив ячеек из символьных векторов. cgroupdata
должен иметь ту же длину как векторный ydata
; вы не можете задать cgroupdata
когда ydata
матрица.
boxchart
группирует данные в ydata
согласно уникальным комбинациям значения в xgroupdata
и cgroupdata
. Функция создает график поля для каждой группы данных и присваивает тот же цвет группам с тем же cgroupdata
значение.
Типы данных: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
| categorical
| logical
| string
| char
| cell
ax
— Целевые осиAxes
объектЦелевые оси в виде Axes
объект. Если вы не задаете оси, то boxchart
использует текущую систему координат (gca
).
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и Value
соответствующее значение. Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN
.
boxchart([rand(10,4); 4*rand(1,4)],'BoxFaceColor',[0 0.5 0],'MarkerColor',[0 0.5 0])
создает графики поля с зелеными полями и зелеными выбросами, если применимо.BoxChart
свойства, перечисленные здесь, являются только подмножеством. Для полного списка смотрите BoxChart Properties.
'BoxFaceColor'
— Цвет поляЦвет поля в виде триплета RGB, шестнадцатеричного цветового кода, названия цвета или краткого названия.
Для пользовательского цвета задайте триплет RGB или шестнадцатеричный цветовой код.
Триплет RGB представляет собой трехэлементный вектор-строку, элементы которого определяют интенсивность красных, зеленых и синих компонентов цвета. Интенсивность должна быть в области значений [0,1]
; например, [0.4 0.6 0.7]
.
Шестнадцатеричный цветовой код является вектором символов или строковым скаляром, который запускается с символа хеша (#
) сопровождаемый тремя или шестью шестнадцатеричными цифрами, которые могут лежать в диапазоне от 0
к F
. Значения не являются чувствительными к регистру. Таким образом, цветовые коды '#FF8800'
, '#ff8800'
, '#F80'
, и '#f80'
эквивалентны.
Кроме того, вы можете задать имена некоторых простых цветов. Эта таблица приводит опции именованного цвета, эквивалентные триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды.
Название цвета | Краткое название | Триплет RGB | Шестнадцатеричный цветовой код | Внешний вид |
---|---|---|---|---|
'red' | 'r' | [1 0 0]
| '#FF0000' | |
'green' | 'g' | [0 1 0]
| '#00FF00' | |
'blue' | 'b' | [0 0 1]
| '#0000FF' | |
'cyan'
| 'c' | [0 1 1]
| '#00FFFF' | |
'magenta' | 'm' | [1 0 1]
| '#FF00FF' | |
'yellow' | 'y' | [1 1 0]
| '#FFFF00' | |
'black' | 'k' | [0 0 0]
| '#000000'
| |
'white' | 'w' | [1 1 1]
| '#FFFFFF' | |
'none' | Не применяется | Не применяется | Не применяется | Нет цвета |
Вот являются триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды для цветов по умолчанию использованием MATLAB® во многих типах графиков.
Триплет RGB | Шестнадцатеричный цветовой код | Внешний вид |
---|---|---|
[0 0.4470 0.7410]
| '#0072BD' | |
[0.8500 0.3250 0.0980]
| '#D95319' | |
[0.9290 0.6940 0.1250]
| '#EDB120' | |
[0.4940 0.1840 0.5560]
| '#7E2F8E' | |
[0.4660 0.6740 0.1880]
| '#77AC30' | |
[0.3010 0.7450 0.9330]
| '#4DBEEE' | |
[0.6350 0.0780 0.1840]
| '#A2142F' |
Пример: b = boxchart(rand(10,1),'BoxFaceColor','red')
Пример: b.BoxFaceColor = [0 0.5 0.5];
Пример: b.BoxFaceColor = '#EDB120';
'MarkerStyle'
— Стиль выброса'o'
(значение по умолчанию) | '+'
| '*'
| '.'
| 'x'
| ...Стиль выброса в виде одной из опций перечислен в этой таблице.
Значение | Описание |
---|---|
'o' | Круг |
'+' | Знак «плюс» |
'*' | Звездочка |
'.' | Точка |
'x' | Крест |
'_' | Горизонтальная линия |
'|' | Вертикальная линия |
'square' или 's' | Квадрат |
'diamond' или 'd' | Ромб |
'^' | Треугольник, направленный вверх |
'v' | Нисходящий треугольник |
'>' | Треугольник, указывающий вправо |
'<' | Треугольник, указывающий влево |
'pentagram' или 'p' | Пятиконечная звезда (пентаграмма) |
'hexagram' или 'h' | Шестиконечная звезда (гексаграмма) |
'none' | Никакие маркеры |
Пример: b = boxchart([rand(10,1);2],'MarkerStyle','x')
Пример: b.MarkerStyle = 'x';
'JitterOutliers'
— Смещение маркера выброса'off'
(значение по умолчанию) | логическое значение включения - выключенияСмещение маркера выброса в виде 'on'
или 'off'
, или как числовой или логический 1
TRUE
) или 0
ложь
). Значение 'on'
эквивалентно true
, и 'off'
эквивалентно false
. Таким образом можно использовать значение этого свойства как логическое значение. Значение хранится как логическое значение включения - выключения типа matlab.lang.OnOffSwitchState
.
Если вы устанавливаете JitterOutliers
свойство к 'on'
то boxchart
случайным образом перемещает маркеры выброса вдоль XData
направление, чтобы помочь вам различать выбросы, которые имеют подобный ydata
значения. Для примера смотрите, Визуализируют и Находят Выбросы.
Пример: b = boxchart([rand(20,1);2;2;2],'JitterOutliers','on')
Пример: b.JitterOutliers = 'on';
'Notch'
— Среднее отображение сравнения'off'
(значение по умолчанию) | логическое значение включения - выключенияСреднее отображение сравнения в виде 'on'
или 'off'
, или как числовой или логический 1
TRUE
) или 0
ложь
). Значение 'on'
эквивалентно true
, и 'off'
эквивалентно false
. Таким образом можно использовать значение этого свойства как логическое значение. Значение хранится как логическое значение включения - выключения типа matlab.lang.OnOffSwitchState
.
Если вы устанавливаете Notch
свойство к 'on'
то boxchart
создает клиновидную, теневую область вокруг каждой медианы. Графики поля, метки которых не перекрываются, имеют различные медианы на 5%-м уровне значения. Для получения дополнительной информации см. График Поля (Диаграмма).
Метки могут расширить вне более низких и верхних квартилей.
Пример: b = boxchart(rand(10,2),'Notch','on')
Пример: b.Notch = 'on';
'Orientation'
— Ориентация графиков поля'vertical'
(значение по умолчанию) | 'horizontal'
Ориентация поля строит диаграмму в виде 'vertical'
или 'horizontal'
. По умолчанию графики поля вертикально ориентируются, так, чтобы ydata
статистические данные выравниваются с осью Y. Независимо от ориентации, boxchart
хранит ydata
значения в YData
свойство BoxChart
объект.
Пример: b = boxchart(rand(10,1),'Orientation','horizontal')
Пример: b.Orientation = 'horizontal';
b
— Графики поляBoxChart
объектыГрафики поля, возвращенные как вектор из BoxChart
объекты. b
содержит один BoxChart
объект для каждого уникального значения в cgroupdata
. Для получения дополнительной информации смотрите BoxChart Properties.
График поля или диаграмма, обеспечивает визуальное представление итоговой статистики для выборки данных. Учитывая числовые данные, соответствующий график поля отображает следующую информацию: медиана, более низкие и верхние квартили, любые выбросы (вычисленное использование межквартильного размаха), и минимальные и максимальные значения, которые не являются выбросами.
Линия в каждом поле является демонстрационной медианой. Можно вычислить значение медианы с помощью median
функция.
Верхние и нижние ребра каждого поля являются верхними и более низкими квартилями, соответственно. Расстояние между верхними и нижними ребрами является межквартильным размахом (IQR).
Для получения дополнительной информации о том, как квартили вычисляются, видят quantile
Алгоритмы (Statistics and Machine Learning Toolbox), где верхний квартиль соответствует 0,75 квантилям и более низкому квартилю, соответствуют 0,25 квантилям. Использовать quantile
функция, у вас должна быть лицензия Statistics and Machine Learning Toolbox™.
Выбросы являются значениями, которые являются больше чем 1,5 · IQR далеко от верхней части или нижней части поля. По умолчанию, boxchart
отображения каждый выброс с помощью 'o'
символ. Расчет выброса сопоставим с тем из isoutlier
функция с 'quartiles'
метод.
Контактные усики являются линиями, которые расширяют выше и ниже каждого поля. Один контактный усик соединяет верхний квартиль с nonoutlier maximum (максимальное значение, которое не является выбросом), и другие подключения более низкий квартиль к nonoutlier minimum (минимальное значение, которое не является выбросом).
Метки помогают вам сравнить демонстрационные медианы через несколько графиков поля. Когда вы задаете 'Notch','on'
, boxchart
функция создает клиновидную, теневую область вокруг каждой медианы. Графики поля, метки которых не перекрываются, имеют различные медианы на 5%-м уровне значения. Уровень значения основан на предположении нормального распределения, но среднее сравнение довольно устойчиво для других распределений.
Верхние и нижние ребра области метки соответствуют и , соответственно, где m является медианой, IQR является межквартильным размахом, и n является количеством точек данных, исключая NaN
значения.
Можно добавить два типа всплывающих подсказок к BoxChart
объект: один для каждого поля строят диаграмму и один для каждого выброса. Общая всплывающая подсказка появляется в максимальном значении невыброса, независимо от того, где вы нажимаете на график поля.
Примечание
Отображенный Num Points
значение включает NaN
значения в соответствующем ydata
, но boxchart
отбрасывает NaN
значения прежде, чем вычислить поле строят диаграмму статистики.
Можно использовать datatip
функция, чтобы добавить больше всплывающих подсказок в BoxChart
объект, но индексация всплывающих подсказок отличается от других графиков. boxchart
первые индексы присвоений к графикам поля и затем присваивают индексы выбросам. Например, если BoxChart
объект b
отображения два графика поля и один выброс, datatip(b,'DataIndex',3)
создает всплывающую подсказку в точке выброса.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.