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【基础教程】Matlab创建三维箱线图

时间:2023-04-03 来源: 浏览:

【基础教程】Matlab创建三维箱线图

天天Matlab 天天Matlab
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博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。

收录于合集

1 内容介绍

  主要介绍 箱线图 (Box-plot)和利用Matlab绘制箱线图。

1、箱线图介绍

统计指标一般包括:四分位数、均值、中位数、众数、方差、标准差等,箱线图作为一种数据统计的方法,内容包括: 最小值,第一分位,中位数,第三分位数,最大值 编辑

箱线图于1977年由美国著名 统计学 家约翰·图基(John Tukey)发明,能够明确的展示离群点的信息,同时能够让我们了解数据是否对称,数据如何分组、数据的峰度。

箱线图(Box- plot )是一种用于显示一组数据分散情况的统计图,多用于多组数据的比较,相对于直方图,既可以节省空间,还可以展示更多信息(如均值、四分位数等)。

箱线图包含数学统计量,能够分析不同类别数据各层次水平差异,还可以揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等。

箱线图内容详细介绍: 编辑 【注】图片来自 你似乎来到了没有知识存在的荒原 - 知乎

四分位数: 一组数据按照从小到大顺序排列后,把该组数据四等分的数,称为四分位数。第一四分位数 (Q1)、第二四分位数 (Q2,也叫“中位数”)和第三四分位数 (Q3)分别等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%、第50%和第75%的数字。第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距(interquartile range, IQR)。

(1)第一个四分位数Q1:也称作25th百分位数,表示最小数(不是“最小值”)和数据集的中位数之间的中间数。

(2)第二四分位数Q2:也称作中位数Median/50th百分位数,表示数据集的中间值。

(3)第三四分位数Q3:也称作75th百分位数,表示数据集的中位数和最大值之间的中间值(不是“最大值”)。

(4)四分位间距IQR:第25至第75个百分点的距离。

(5)离群值:Outliers

(6)最大值max、最小值min

利用正态分布的箱线图,可以帮助理解箱线图:

2 完整代码

function boxPlot3D(xx,g1,g2,quantDistribution) %function boxPlot3D(xx,g1,g2,quantDistribution) %-------------------------------------------------------------------------- % boxPlot3D(x) creates a three dimensional box plot of the data in x. If x % is 3D a matrix, boxPlot3D creates one box for each column. Example, % create a 3D matrix with normal distributions with different means: % % xx=randn(50,2,4)+repmat((permute([0 1 2 -2;1 2 3 4],[3 1 2])),[50,1,1]); % boxPlot3D(xx) % % boxPlot3D(x,g1,g2) groups the data of x, with the grouping variables of % g1, and g2. Example, create a 1D Matrix with different values and the % corresponding grouping parameters: % % xx=randn(500,1)+linspace(0,5,500)’; % g1= [0.1*ones(250,1);0.2*ones(250,1)]; % g2= [3*ones(150,1);4*ones(150,1);5*ones(200,1)]; % boxPlot3D(xx,g1,g2) % % boxPlot3D(x,[],[],quantDistribution) allows the selection of the % quantiles to select, e.g. [0 0.25 0.5 0.75 1] %    [0 0.25 0.5 0.75 1] (default)  creates a box between 0.25 and 0.75 %                         with a line in 0.5 and two planes at 0 and 1 %                         connected with a dashed line. These values can be %                         changed. %    [ 0 1]               creates a box within the extremes of the values %                          selected. These values can be changed, e.g. %                          [0.25 0.75] %    [ 0.25 0.5 0.75]     creates a box and a line, same as the option with %                         5 values, but will not draw the planes with the %                         dashed line. % The colours of the boxes can be changed in the code. %-------------------------------------------------------------------------- % %

if nargin <1      else         figure         hold on;     if ~exist(’quantDistribution’,’var’)         % Calculate the positions of the edges of the boxplot, and the         % quantiles at 25,50 75%         quantDistribution = [0 0.25  0.50  0.75 1 ];     end     if ~exist(’g1’,’var’)         % Only one parameter received, the data is in a 3D Matrix with one         % column per group.         [rows,columns,levels] = size( xx);         for counterCols = 1:columns             for counterLevs = 1:levels                 % Select columns, extract positions, and call display                 % The column is directly extracted from the matrix                 currentColumn = xx(:,counterCols,counterLevs);                 % The positions correspond to the extreme, median and 25%/75%                 % positions of the distribution, these are obtained with                 % quantile                 currentPositions = quantile(currentColumn,quantDistribution);                 display3Dbox(counterCols,counterLevs,currentPositions);             end         end     else         % Three arguments, the data and two grouping parameters         % all should be the same size. First, detect the unique cases of         % each of the grouping parameters         cases_g1=unique(g1);         cases_g2=unique(g2);         % Count how many cases there are for each dimension         num_g1 = numel(cases_g1);         num_g2 = numel(cases_g2);         % The separation may vary and not necessarily be 0,1,2,3...         width_g1 = min(diff(cases_g1));         width_g2 = min(diff(cases_g2));                           for counterCols = 1:num_g1             current_g1 = cases_g1(counterCols);             address_g1   = (g1==current_g1);             for counterLevs = 1:num_g2                 current_g2 = cases_g2(counterLevs);                 address_g2 = (g2==current_g2);                 % Select columns, extract positions, and call display                 % The column is directly extracted from the matrix                 currentColumn = xx((address_g1)&(address_g2));                 % The positions correspond to the extreme, median and 25%/75%                 % positions of the distribution, these are obtained with                 % quantile                 currentPositions = quantile(currentColumn,quantDistribution);                 % Call the display with the extra parameters for width                 display3Dbox(current_g1,current_g2,currentPositions,width_g1,width_g2);             end         end                       end     view(3)     rotate3d on     axis tight     grid on      end

end

function display3Dbox(counterCols,counterLevs,currentPositions,width_g1,width_g2)

if ~exist(’width_g1’,’var’)     width_g1 = 1; end if ~exist(’width_g2’,’var’)     width_g2 = 1; end if ~exist(’colourFace’,’var’)     colourFace=’red’; end if ~exist(’colourFace2’,’var’)     colourFace2=’cyan’; end lenZStats=length(currentPositions);

% to avoid overlap between boxes, use only 35% to each dimension x=width_g1 * 0.35*[-1 1 1 -1 -1 1 1 -1]’; y=width_g2 * 0.35*[-1 -1 1 1 -1 -1 1 1]’; % This are the parameters to create the boxes and faces z=[1 1 1 1]’; face_Mat=[1 2 6 5;2 3 7 6;3 4 8 7;4 1 5 8;4 1 5 8;1 2 3 4; 5 6 7 8];

switch lenZStats     case 2         %----- a single box with extremes (.25 .75 / 0 1) to be plotted         vert_Mat=[counterCols+x counterLevs+y [currentPositions(1)*z;currentPositions(2)*z]];         patch(’Vertices’,vert_Mat,’Faces’,face_Mat,’facecolor’,colourFace,’edgecolor’,’black’,’linewidth’,1);              case 3         %----- a central box with median (0.25 0.5 0.75)         delta=0.05*(currentPositions(3)-currentPositions(1));         vert_Mat=[counterCols+x counterLevs+y [currentPositions(1)*z;currentPositions(2)*z-delta/2]];         patch(’Vertices’,vert_Mat,’Faces’,face_Mat,’facecolor’,colourFace,’edgecolor’,’black’,’linewidth’,1);                  vert_Mat=[counterCols+x counterLevs+y [currentPositions(2)*z-delta/2;currentPositions(2)*z+delta/2]];         patch(’Vertices’,vert_Mat,’Faces’,face_Mat,’facecolor’,colourFace2,’edgecolor’,’black’,’linewidth’,1);                  vert_Mat=[counterCols+x counterLevs+y [currentPositions(2)*z+delta/2;currentPositions(3)*z-delta/2]];         patch(’Vertices’,vert_Mat,’Faces’,face_Mat,’facecolor’,colourFace,’edgecolor’,’black’,’linewidth’,1);              case 5         %----- central box with extemes (0 0.25 0.5 0.75 1)         delta=0.05*(currentPositions(3)-currentPositions(1));         colourFace3=0.5*[1 1 1];         vert_Mat=[counterCols+x counterLevs+y [currentPositions(2)*z;currentPositions(3)*z-delta/2]];         patch(’Vertices’,vert_Mat,’Faces’,face_Mat,’facecolor’,colourFace,’edgecolor’,’black’,’linewidth’,1);                  vert_Mat=[counterCols+x counterLevs+y [currentPositions(3)*z-delta/2;currentPositions(3)*z+delta/2]];         patch(’Vertices’,vert_Mat,’Faces’,face_Mat,’facecolor’,colourFace2,’edgecolor’,’black’,’linewidth’,1);                  vert_Mat=[counterCols+x counterLevs+y [currentPositions(3)*z+delta/2;currentPositions(4)*z-delta/2]];         patch(’Vertices’,vert_Mat,’Faces’,face_Mat,’facecolor’,colourFace,’edgecolor’,’black’,’linewidth’,1);                  vert_Mat=[counterCols+x*(0.5) counterLevs+y*(0.5) [currentPositions(1)*z;currentPositions(1)*z]];         patch(’Vertices’,vert_Mat,’Faces’,face_Mat,’facecolor’,colourFace3,’edgecolor’,’black’,’linewidth’,0.5);                  vert_Mat=[counterCols+x*(0.5) counterLevs+y*(0.5) [currentPositions(5)*z;currentPositions(5)*z]];         patch(’Vertices’,vert_Mat,’Faces’,face_Mat,’facecolor’,colourFace3,’edgecolor’,’black’,’linewidth’,0.5);         line([counterCols counterCols],[counterLevs counterLevs],[currentPositions(1) currentPositions(2)],’linewidth’,0.5,’color’,’k’,’marker’,’.’,’linestyle’,’--’)         line([counterCols counterCols],[counterLevs counterLevs],[currentPositions(4) currentPositions(5)],’linewidth’,0.5,’color’,’k’,’marker’,’.’,’linestyle’,’--’)          end

end %delta=0.04;

%alpha(0.5);

%grid on;axis tight;rotate3d on;view(3)  

3 运行结果

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4 参考文献

博主简介:擅长 智能优化算法 神经网络预测 信号处理 元胞自动机 图像处理 路径规划 无人机 雷达通信 无线传感器 等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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