boxchart
箱形图
语法
描述
boxchart (将数据组分组在向量中xgroupdata，ydata.）ydata.根据独特的价值观xgroupdata并将每组数据作为单独的箱子图表绘制。xgroupdata确定每个方框图的位置x设在。ydata.一定是一个向量，然后呢xgroupdata长度必须和ydata.．
boxchart (＿＿＿“GroupByColor”,使用颜色来区分框图表。软件在向量中分组数据cgroupdata.）ydata.根据独特的价值组合xgroupdata(如果指定了的话)cgroupdata.，并将每组数据绘制成单独的盒形图。向量cgroupdata.然后确定每个框图的颜色。ydata.一定是一个向量，然后呢cgroupdata.长度必须和ydata.．指定“GroupByColor”名称-值对参数位于前面语法中的任何输入参数组合之后。
boxchart (＿＿＿，使用一个或多个名称-值对参数指定其他图表选项。例如，您可以通过指定标记来比较样本中值名称,值）“缺口”,“上”．在所有其他输入参数之后指定名称-值对参数。有关属性列表，请参见BoxChart属性．
b= boxchart (＿＿＿）BoxChart对象。如果没有指定cgroupdata.， 然后b包含一个对象。如果你指定了，那么b包含一个对象向量，每个对象对应一个唯一的值cgroupdata.．使用b创建后，设置框图的属性。有关属性列表，请参见BoxChart属性．
例子
从矢量数据创建框图
根据年龄矢量创建一个框状图。用方框图直观地展示年龄的分布。
加载耐心数据集。的年龄变量包含100名患者的年龄。创建一个框状图来可视化年龄的分布。
加载耐心boxchart(年龄)ylabel (的年龄(年)）
中位患者年龄为39岁，如图所示。32岁和44岁的上四分位数分别显示为方框的上边和下边。络腮胡，也就是在盒子上下延伸的线条，其端点分别对应最年轻和最年长的患者。最小的患者25岁，最大的患者50岁。数据集不包含异常值，这些异常值用小圆表示。
您可以使用数据提示来获得数据统计的摘要。将鼠标悬停在方框图上，可以看到数据提示。
从矩阵数据创建框图
使用方框图来比较数值沿魔方的列和行的分布。
创建一个10行10列的魔方。
Y =魔法(10)
Y =10×1092 99 1 8 15 67 74 51 58 40 98 80 7 14 81 85 57 64 41 4 81 88 20 22 54 56 63 70 47 85 87 19 21 3 60 62 69 71 21 21 2 21 3 60 62 69 71 21 218 86 93 25 2 9 61 23 68 75 52 3417 24 76 83 90 49 26 26 33 65 23 5 82 89 91 48 30 3 3 9 66 79 6 13 95 97 29 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 6 53 11 18 100 77 84 3 3 43 50 27 59
为魔方的每一列创建一个方框图。每一列都有一个相似的中值(大约)50)．然而，的前五列Y的后五列有更大的四分位范围Y．四分位数区间是上四分位数(盒子的上边缘)和下四分位数(盒子的下边缘)之间的距离。
boxchart（y）xlabel（“列”）ylabel（“价值”）
为魔方的每一行创建一个框图。每一行都有一个类似的四分位数范围，但是各行之间的中值是不同的。
boxchart（y'）xlabel（“行”）ylabel（“价值”）
使用位置分组变量创建多个框图
根据地震发生的月份标出地震的震级。使用震级矢量和表示每个地震月份的分组变量。对于每组数据，创建一个方框图，并将其放置在指定的位置x设在。
将一组TSunami数据作为表格作为表格。数据集包括有关地震的信息以及海啸的其他原因。显示前八排，显示表格的月份，原因和地震幅度。
海啸= readtable (“tsunamis.xlsx”）;海啸(1:8,(“月”，“原因”，“地球臂”］)
ans =8×3表月事业EarthquakeMagnitude _____ __________________ ___________________ 10{‘地震’}7.6 8 6.9{‘地震’}12{“火山”}南3 8.1{‘地震’}{‘地震’}4.5 5{“气象”}南11{‘地震’}9 3{‘地震’}5.8
创建表地震，其中包含由地震引起的海啸的数据。
独特（海啸）
ans =8x1细胞{0x0 char} {'地震'} {'地震和Landslide'} {'Landslide'} {'Moveorological'} {'Modeorology'} {'Unknownological'} {'vollcano'} {'Volcano'} {'火山和Landslide'}
idx =包含(海啸。原因,“地震”）;地震=海啸(idx:);
根据海啸发生的月份将震级分组。对于每个月，显示一个单独的框图。例如,boxchart使用第四、第五、第八震级以及其他震级来创建第三个方框图，它对应于第三个月。
boxchart (earthquakes.Month earthquakes.EarthquakeMagnitude)包含(“月”）ylabel（“地震震级”）
请注意，由于月值是数值，因此x-轴标尺也是数字的。
要获得更具描述性的月份名称，请将地震.MONTH.列一个分类变量。
monthOrder = [“1月”，“2月”，“3”，“4月”，“可能”，“君”，“七月”，．..“8月”，“9”，“10月”，“11月”，“12月”];namedmonths =分类（地震.month.month，1：12，月东）;
创建与之前相同的方框图，但是使用分类多变的namedMonths而不是数值的月值。的x-axis标尺现在是分类的，并且分类的顺序在namedMonths确定盒形图的顺序。
boxchart (namedMonths earthquakes.EarthquakeMagnitude)包含(“月”）ylabel（“地震震级”）
Bin数据创建分组变量
根据年龄分组医疗患者，并为每个年龄组创建舒张压值的框状图。
加载耐心数据集。的年龄和舒张压变量包括100名患者的年龄和舒张压水平。
加载耐心
将患者分为五岁的垃圾箱。找到最小和最大年龄，然后将它们之间的范围分成五年箱。箱子里的值年龄变量，使用离散化函数。使用中的bin名称垃圾箱．由此产生的化零为整的变量是一个分类变量。
分钟(年龄)
ans = 25
最大（年龄）
ans = 50
binEdges = 25:5:50;垃圾箱= {20年代末的，30岁出头的，'30s后'，“40年代”，'40s +'};化零为整的=离散化(年龄、binEdges“分类”箱);
为每个年龄组创建一个盒子图。每个箱形图显示了该组患者的舒张压值。
boxchart(化零为整的舒张压)包含(“年龄”）ylabel（舒张压的）
使用位置和颜色分组变量
使用两个分组变量来组数据并定位和颜色得到的框图表。
加载示例文件TemperatureData.csv，它包含了从2015年1月到2016年7月的平均日温度。将文件读入表中。
tbl =可读取的（“TemperatureData.csv”）;
转换资源描述。月变量,分类变量。指定类别的顺序。
monthOrder = {“1月”，“2”，“3”，'四月'，“可能”，“6月”，“7”，．..“八月”，“9”，'十月'，11月的，12月的};资源描述。月=分类(tbl.Month monthOrder);
创建显示每年温度分布的框图。指定资源描述。月作为位置分组变量。指定资源描述。一年的颜色分组变量“GroupByColor”名称-值对的论点。请注意,TBL.不包含2016年某些月份的数据。
boxchart (tbl.Month tbl.TemperatureF,“GroupByColor”tbl.Year) ylabel (“温度(F)”传说)
在此图中，您可以轻松比较多年来一个特定月份的温度分布。例如，您可以看到2月的温度在2016年比2015年多得多。
在方框图上标出平均值
通过使用，创建框图表，并在框图表上绘制平均值坚持，稍等．
加载耐心数据集。转换Selfassessedhealthstatus.一个顺序分类变量，因为类别可怜的，公平，好的， 和优秀的有一个自然的秩序。
加载耐心healthOrder = {“可怜的”，“公平”，‘好’，“优秀”};SelfAssessedHealthStatus =分类(SelfAssessedHealthStatus,．..healthOrder,'序号',真正的);
根据其自我评估的健康状况对患者进行组，发现每组的平均患者体重。
meanWeight = groupsummary(体重、SelfAssessedHealthStatus'意思'）;
用箱形图比较各组患者的权重。在方框图上标出平均权重。
boxchart (SelfAssessedHealthStatus、重量)在情节(meanWeight“o”)举行离开传奇（[“重量数据”，“体重意味着“］)
使用凹槽比较中间值
使用凹槽来确定中值是否显著不同。
加载耐心数据集。根据病人的位置把他们分开。对于每一组患者，创建一个他们体重的盒状图。指定“缺口”,“上”因此，每个盒子都包括一个名为凹口的锥形阴影区域。凹槽不重叠的盒形图在5%显著性水平下有不同的中位数。
加载耐心boxchart(分类(位置)、重量、“缺口”，“上”）ylabel（的体重(磅)）
在本例中，三个缺口重叠，表明三个权重中值没有显著差异。
为盒形图指定轴
控件并排显示一对方框图tiledlayout和nexttile功能。
加载耐心数据集。转换吸烟者到A.分类具有描述性类别名称的变量吸烟者和非吸烟者而不是1和0．
加载耐心吸烟者=分类(吸烟者，逻辑([1 0]))，{“抽烟”，不抽烟的}）;
创建一个2乘1的平铺图表布局使用tiledlayout函数。创建第一组轴ax₁通过调用nexttile函数。在第一组坐标轴中，显示两个收缩压值的方框图，一个为吸烟者，另一个为非吸烟者。创建第二组轴ax2通过调用瓷砖图表布局nexttile函数。在第二组轴中，对舒张压做同样的处理。
tiledlayout(1、2)%左轴ax₁= nexttile;boxchart (ax₁,收缩,“GroupByColor”吸烟者)ylabel (ax₁收缩压的传说)%对轴ax2 = nexttile;boxchart (ax2,舒张压,“GroupByColor”吸烟者)ylabel (ax2,舒张压的传说)
更新的颜色BoxChart对象
创建一组颜色编码框图，返回为的向量BoxChart对象。使用向量更改一个框图的颜色。
加载耐心数据集。转换性别和吸烟者来分类变量。指定描述性类别名称吸烟者和非吸烟者而不是1和0．
加载耐心性别=分类（性别）;吸烟者=分类(吸烟者，逻辑([1 0]))，{“抽烟”，不抽烟的}）;
结合了性别和吸烟者变量分成一个分组变量cgroupdata.．创建盒状图，显示每对性别和吸烟状态的舒张压水平分布。b是一个矢量BoxChart对象，每个对象对应一组数据。
cgroupdata =性别。*吸烟者;b = boxchart(舒张压,“GroupByColor”cgroupdata)
b = 4x1 BoxChart数组:BoxChart BoxChart BoxChart
传奇('地点'，“东南”）
使用。更新第三个框图的颜色SeriesIndex财产。更新SeriesIndex属性同时更改框面颜色和离群值标记颜色。
(3)。SeriesIndex = 6;
可视化并找到异常值
从带有许多异常值的断电数据创建一个盒状图，并通过更改属性使其更容易在视觉上区分它们BoxChart对象。找到离群值项的索引。
将额外停电数据读入工作区作为表。显示表的前几行。
中断= readtable (“outages.csv”）;头(停机)
ans =8×6表地区OutageTime损失客户恢复时间___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________02-07 16:50 {'冬季风暴'} {'southeast'} 2003-01-23 00:49 530.14 2.1204E + 05 Nat {'冬季风暴'} {'Southeast'} 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294E + 05 2003-02-17 08:14 {冬季风暴'} {'west'} 2004-04-06 05:44 434.81 3.4037E + 05 2004-04-06 06:10 {'midwest'} {'midwest'} 2002-03-16 06:18 186.44 2.1275E +05 2002-03-18 23:23 {'secort Storm'} {'West'} 2003-06-18 02:49 0 0 2003-06-18 10:54 {'攻击'} {'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'}
创建一个BoxChart对象b从中断。客户值，表明每个耗电量受到了多少客户的影响。boxchart丢弃条目南值。
b = boxchart (outages.Customers);ylabel (客户的数量）
情节中有许多异常情况。为了更好地查看它们，抖动离群值并更改离群值标记样式。当你设置JitterOutliers财产的BoxChart对象“上”，软件水平随机地替换离群标记，这样它们就不太可能完美地重叠。离群值的值和垂直位置不变。
B.Jitterouter =“上”；b.MarkerStyle =“。”；
现在可以更容易地看到异常值的分布。
要找到离群值索引，请使用isoutlier函数。指定四分位数的计算异常值的方法来匹配boxchart离群值的定义。使用索引来创建离群值属性的子集中断数据。请注意,isoutlier识别异常值96。
idx = isoutlier(中断。的客户,四分位数的）;离群值=中断(idx:);尺寸(异常值,1)
ans = 96
由于所有的异常值，盒形图的四分位数很难看到。要检查他们，改变y设在限制。
ylim (4 e5 [0])
输入参数
ydata.- - - - - -样本数据
数值向量|数字矩阵
样本数据，指定为数字向量或矩阵。
如果
ydata.是一个矩阵boxchart为的每一列创建框状图ydata.．如果
ydata.是矢量，你没有指定xgroupdata要么cgroupdata.， 然后boxchart创建单个框状图。如果
ydata.是一个向量吗xgroupdata要么cgroupdata.， 然后boxchart中为每个独特的值组合创建框图xgroupdata和cgroupdata.．
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64
xgroupdata- - - - - -位置分组变量
数值向量|分类载体
位置分组变量，指定为数字或分类向量。xgroupdata必须和向量的长度相同吗ydata.；你不能指定xgroupdata当ydata.是一个矩阵。
boxchart分组数据ydata.根据独特的价值组合xgroupdata和cgroupdata.．该函数为每组数据创建一个框图，并将每个框图定位在相应的位置xgroupdata价值。默认情况下,boxchart将方框图垂直定位并显示xgroupdata值沿x设在。控件可以更改方框图的方向取向财产。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|分类
cgroupdata.- - - - - -颜色分组变量
数值向量|分类载体|逻辑向量|字符串数组|特征向量|字符向量的单元格数组
颜色分组变量，指定为数字向量、分类向量、逻辑向量、字符串数组、字符向量或字符向量的单元数组。cgroupdata.必须和向量的长度相同吗ydata.；你不能指定cgroupdata.当ydata.是一个矩阵。
boxchart分组数据ydata.根据独特的价值组合xgroupdata和cgroupdata.．该函数为每组数据创建一个框图，并为具有相同颜色的组分配相同的颜色cgroupdata.价值。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|分类|逻辑|字符串|字符|细胞
斧头- - - - - -目标轴
轴对象
目标轴，指定为轴对象。如果您没有指定轴，那么boxchart使用当前轴（gca)．
名称-值对的观点
指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字是参数名称和价值是相应的价值。的名字必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen．
boxchart([兰德(10、4);4 *兰德(1、4)],“BoxFaceColor”,[0 0.5 0],“MarkerColor”,[0 0.5 0])创建带有绿色框和绿色离群值(如果适用)的盒形图。
的BoxChart这里列出的属性只是一个子集。有关完整列表，请参见BoxChart属性．
框颜色，指定为RGB三联网，十六进制颜色代码，颜色名称或短名称。
对于自定义颜色，指定RGB三元组或十六进制颜色代码。
RGB三元组是一个由三个元素组成的行向量，其元素指定颜色的红色、绿色和蓝色组件的强度。强度必须在这个范围内
[0,1]；例如,[0.4 0.6 0.7]．十六进制颜色代码是以哈希符号开头的字符向量或字符串标量(
＃)，然后是3个或6个十六进制数字，其范围可以是0来F．这些值不区分大小写。因此，颜色是代码'＃ff8800'，'＃ff8800'，'＃f80'， 和“# f80”是等同的。
或者，您可以按名称指定一些常见颜色。此表列出了名为Color选项，等效RGB三元组和十六进制颜色代码。
| 颜色名称 | 短名称 | RGB值 | 十六进制颜色代码 | 外观 |
|---|---|---|---|---|
“红色” |
“r” |
[1 0 0] |
“# FF0000” |
|
'绿色' |
‘g’ |
(0 1 0) |
“# 00 ff00” |
|
“蓝” |
“b” |
[0 0 1] |
'＃0000ff' |
|
“青色” |
“c” |
(0 1 1) |
“# 00飞行符” |
|
'品红' |
'M' |
[1 0 1] |
“#就” |
|
“黄色” |
“y” |
(1 1 0) |
“# FFFF00” |
|
“黑” |
“k” |
[0 0 0] |
# 000000的 |
|
“白色” |
' w ' |
(1 1 1) |
'#ffffff' |
|
“没有” |
不适用 | 不适用 | 不适用 | 没有颜色 |
这里是RGB三联体和十六进制颜色代码的默认颜色MATLAB®用于许多类型的情节。
| RGB值 | 十六进制颜色代码 | 外观 |
|---|---|---|
[0 0.4470 - 0.7410) |
“# 0072 bd” |
|
(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] |
“# 77 ac30” |
|
[0.3010 0.7450 0.9330] |
'＃4dbeee' |
|
(0.6350 0.0780 0.1840) |
'＃a2142f' |
|
例子:b = boxchart（rand（10,1），'boxfaceColor'，'红色'）
例子:b.BoxFaceColor = [0 0.5 0.5];
例子:b.BoxFaceColor =“# EDB120”;
输出参数
更多关于
箱形图(箱形图)
箱形图或箱形图为数据样本提供了汇总统计信息的可视化表示。给定数值数据，相应的盒状图显示以下信息:中值、上、下四分位数、任何异常值(使用四分位数区间计算)，以及非异常值的最小值和最大值。
每个框内的线是样本的中值。的值可以计算中值的值
中位数函数。每个盒子的上边和下边分别是上四分位数和下四分位数。顶部和底部边缘之间的距离是四分位范围(IQR)。
有关如何计算四分位数的更多信息，请参见
分位数算法(统计学和机器学习工具箱)，其中上四分位数对应0.75分位数，下四分位数对应0.25分位数。使用分位数函数，则必须具有统计学和机器学习工具箱™许可证。离群值是指超过1.5·位差远离盒子的顶部或底部。默认情况下,
boxchart使用。显示每个离群值'o'的象征。离群值的计算可与isoutlier函数与四分位数的方法。胡须是在每个盒子上下延伸的线。一根触须将上四分位数连接到nonlllier最大值(最大值不是异常值)，另一个连接较低的四分位数和nonoutlier最低（最小值不是异常值）。
凹槽可以帮助您比较多个盒形图中的样本中值。当你指定
“缺口”,“上”,boxchart函数在每个中值周围创建一个渐变的阴影区域。凹槽不重叠的盒形图在5%显著性水平下有不同的中位数。显著性水平是基于正态分布的假设，但中值比较对于其他分布是相当可靠的。缺口区域的上边缘和下边缘对应于 和 分别在哪里米中位数,位差四分位范围是和吗n是数据点的数目，不包括
南值。
提示
你也可以从以下列表中选择一个网站:
