MATLAB中自定义设置箱线图的XTicklabel

本文介绍了如何在MATLAB中为箱线图自定义XTicklabel,通过示例展示设置过程,包括调整XTickMode至auto以实现预期效果。

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 最近在用MATLAB画箱线图,下面来分享一下。

示例一:


clear all
clc

load results_UE.mat
load results_OG.mat
load results_SL.mat
load results_bp.mat
load results_QA.mat
load results_de_1.mat
load results_ed.mat

x1=results_UE(:,1);
x2=results_OG(:,1);
x3=results_SL(:,1);
x4=results_bp(:,1);
x5=results_QA(:,1);
x6=results_de_1(:,1);
x7=results_ed(:,1);

X = [x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7];
boxplot(X,'notch','on')

示例二:

set(gca,'XTickLabel',{' '})  %移除递增的label

 

示例三: 

 我加上一行设置Label的代码(完整代码如下),但是却没有达到效果

​clear all
clc

load results_UE.mat
load
### 在 MATLAB 中创建和自定义箱线图的方法 在 MATLAB 中,`boxplot` 函数是用于生成箱线图的核心工具。通过该函数可以方便地展示数据的分布特征,如中位数、四分位数、异常值等。以下是一个完整的示例代码,展示了如何创建并自定义箱线图。 #### 示例代码 以下代码演示了如何加载数据并绘制带有自定义标签的箱线图: ```matlab clear all; clc; % 加载数据 load results_UE.mat; load results_OG.mat; load results_SL.mat; load results_bp.mat; load results_QA.mat; load results_de_1.mat; load results_ed.mat; % 提取每组数据的第一列 x1 = results_UE(:, 1); x2 = results_OG(:, 1); x3 = results_SL(:, 1); x4 = results_bp(:, 1); x5 = results_QA(:, 1); x6 = results_de_1(:, 1); x7 = results_ed(:, 1); % 将所有数据组合为一个矩阵 X = [x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7]; % 绘制箱线图 figure; boxplot(X, 'notch', 'on'); % 设置 X 轴标签 set(gca, 'XTickLabel', {'UE', 'OG', 'SL', 'bp', 'QA', 'de-1', 'ed'}); % 添加标题和轴标签 title('Box Plot Example'); xlabel('Categories'); ylabel('Values'); % 设置网格 grid on; ``` 上述代码实现了以下功能: 1. 加载多个 `.mat` 文件中的数据,并提取每一列作为单独的数据组。 2. 使用 `boxplot` 函数绘制箱线图,并启用凹槽(`notch`)以突出显示中位数的差异[^1]。 3. 自定义 X 轴标签,使每个箱子对应一个类别名称。 4. 添加标题、轴标签和网格,增强图表的可读性。 #### 进一步自定义 如果需要进一步调整箱线图的样式,例如更改颜色或标记异常值,可以使用以下代码: ```matlab % 自定义颜色 colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k']; for i = 1:7 h = findobj(gca, 'Tag', sprintf('Box_%d', i)); set(h, 'Color', colors(i)); end % 标记异常值 hold on; outliers = X > quantile(X, 0.75) + 1.5 * iqr(X); % 计算异常值 scatter(repmat(1:7, size(outliers, 1), 1), X(outliers), 'filled', 'r'); hold off; ``` 这段代码实现了以下功能: 1. 使用循环为每个箱子分配不同的颜色[^2]。 2. 通过计算四分位数范围(IQR),标记超出范围的异常值,并用红色散点表示。 #### 四分位数计算 MATLAB 的 `quantile` 和 `iqr` 函数可以帮助计算四分位数和四分位数极差(IQR)。以下是计算 Q1、Q2、Q3 和 IQR 的示例: ```matlab Q1 = quantile(X, 0.25); % 第一四分位数 Q2 = quantile(X, 0.5); % 中位数 Q3 = quantile(X, 0.75); % 第三四分位数 IQR = iqr(X); % 四分位数极差 disp(['Q1: ', num2str(Q1)]); disp(['Q2: ', num2str(Q2)]); disp(['Q3: ', num2str(Q3)]); disp(['IQR: ', num2str(IQR)]); ``` 这些值可用于确定数据的分布范围和异常值边界[^3]。
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