【Matlab绘图进阶第1弹】Matlab绘制高颜值箱式图

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于 2022-07-24 22:28:37 首次发布
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箱式图又称为箱线图、盒式图，用作显示一组数据分散情况的统计图，同时可以反映原始数据分布的特征，好看的箱式图对于论文的接收有很大的帮助，下面来和小编一起学习如何绘制一张高颜值带有显著性的箱式图吧。

成图效果展示

绘图三步走

  1. 配色

    配色是在绘制任何图的大前提，很多优秀的论文中时常有着高颜值的配色，较好的配色对于论文的接收起到关键的作用。

  2. 数据准备

    对于此次箱式图数据同样来源于大家的日常实验数据，此次小编箱式图的数据来自真实案例，大家

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Matlab绘制华丽的箱型图
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箱型图是一种常用的数据可视化工具，它能够展示数据的分布情况、离群值以及数据集的统计特征。在Matlab中，我们可以利用统计工具箱中的函数绘制出精美的箱型图。本文将详细介绍如何使用Matlab绘制华丽的箱型图，并附上相应的源代码。通过上述改进，我们可以绘制出更加华丽的箱型图，并根据需要进行进一步的个性化定制。首先，我们需要准备一组数据，用于绘制箱型图。为了使箱型图更加华丽，我们可以通过修改绘图样式和添加额外的元素来增强其视觉效果。上述代码中，我们首先创建一个新的图形窗口，并使用。上述代码中，我们使用。
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10.这样就画好喽，是不是与最开始相比好看很多很多。9.基本成型，再对边框等内容调一下基本设置即可。在组中，将边框颜色和箱体颜色的增量改成逐个。2.基础图形其实很难看，下面开始变魔术。1.点击绘图--选择统计图--箱线图。3.双击图形进入绘图属性设置界面。取消选择数据在箱体之上。类型：箱体＋重叠数据。百分位数为 5 95。
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箱型图（Box Plot），也称为盒须图或箱线图，是一种用于展示数据分布情况的统计图表。它通过展示数据的中位数、上下四分位数、最大值和最小值，可以直观地显示出数据的离散程度、偏态和异常值等信息。箱型图常用于比较不同组或不同时间点的数据分布情况，帮助分析人员发现数据中的规律、异常和趋势，并进行数据的比较和决策。
MATLAB画箱线图
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用matlab绘制箱线图，程序中给出了实例，可塑性好，可以把自己的数据直接代入
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箱体图Boxplot是一种表示数据分布的方法(wiki:boxplot)，一个基本的箱体图从上到下分别表示最大值，上四分位，均值，下四分位，最小值。有的箱体图中还会加入异常值等。箱体图有以下几个优点：可以直观明了地识别数据中的异常值2. 利用箱体图可以判断数据的偏态和尾重3. 利用箱体图可以比较不同批次的数据形状。
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简介 箱形图，又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。箱形图于1977年由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）发明。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、上下四分位数及异常值。 Matlab boxplot命令 boxplot(X)：产生矩阵X的每一列的盒图和“须”图，“须”是从盒的尾部延伸出来，并表示盒外数据长度的线，如果“须”的...
Matlab学习-箱型图绘制
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** 1. 箱型图简介： ** 参考链接： boxplot函数用法详解 箱型图简介 箱型图主要包括的数据有： 最大值、最小值、上四分位数、下四分位数和中位数，以及异常值 ** 2. 箱型图绘制 ** X = [y1;y2;y3;y4]; % 画箱型图的数据放在一个变量中 g = [repmat({'y1'},size(y1,1),1);repmat({'y2'},size(y2,1),1);repmat({'y3'},size(y3,1),1);repmat({'y4'},size(y4,1),
matlab输出箱线图的五个特征值,绘制分组箱线图Matlab的最有效方法
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I have 3 vectors: Y=rand(1000,1), X=Y-rand(1000,1) and ACTid=randi(6,1000,1).I'd like to create boxplots by groups of Y and X corresponding to their group value 1:6 (from ACTid).This is rather ad-hoc ...
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在MATLAB中，如果你想要在同一张图上展示两个不同数据集的一级数据（即数值型数据），你可以使用`plot`函数或者是`bar`、`histogram`等其他绘图函数，具体取决于你要显示的数据类型和格式。 例如，如果你想对比两个...
matlab鸢尾花的数据可视化,matplotlib可视化练习 -- 鸢尾花数据集
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matplotlib可视化练习%matplotlib inlineimport matplotlib as mplfrom matplotlib import pyplot as pltimport seaborn as snsimport pandas as pdimport numpy as np萼片(sepal)和花瓣(petal)的大小关系(散点图)不同种类(species)鸢尾花萼片和花...
箱线图（无统计工具箱）：根据数据创建漂亮的箱线图。 您不需要工具箱。 简单但功能齐全。-matlab开发
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bplot(X) 此函数将从一组数据创建一个漂亮的箱线图。 你不需要一个工具箱。 bplot(D) 将创建数据 D 的箱线图，不用大惊小怪。 T = bplot(D) 如果 X 是矩阵，则每列有一个框； 如果 X 是矢量，只有一个盒子。 在每个盒子上，中央标记是中位数，框的边缘是第 25 和第 75 个百分位数图例的数组“T”。 您可以将图例添加为图例（T） T = bplot(D,x) 将绘制高于 'x' 值 x 的数据 D 的箱线图 T = bplot(D,y,'horiz') 将在 y 的 'y' 值处绘制水平箱线图 T = bplot(...,'属性', . . ) T = bplot(...,'PropertyName',PropertyValue, . . ) % 抖动功能箱线图有一个很酷的抖动功能，可以帮助您查看每个即使两个具有相同的值，也要分开离群值。 它使人颤抖点绕
matlab画箱体图的代码-matlab1:matlab1
05-23
matlab画箱体图的代码 写在前面 本文使用的工具为matlab以及Peter Corke的(Robotics Toolbox)。基于RTB 10.3.1版本，我写了(Robotics Toolbox Extension)，增加了一些移动机器人、机械臂以及路径规划相关代码。同时，RTE也修复了原RTB的一些小bug。 听说最近RTB出了10.4，不知道bug修复完没有，有用过的同学可以谈谈感想。个人建议这篇文章最好用我GitHub里的RTE工具箱，下载点。安装方法见README文件，写的很详细了。 本文的任务是利用matlab和RTB建模2连杆机械臂的动力学，并与matlab自带的simulink/simscape仿真进行对比，验证RTB建模的正确性。本文并不涉及控制部分，只是教大家如何建模真实的多刚体系统。 2连杆机械臂 我们要研究的是竖直平面上的2连杆机械臂，也可以说是双摆。因为本文不做控制，所以我们要模拟机械臂在重力的作用下运动的过程。 给出2连杆机械臂的动力学建模过程，之后可以代入数值验证代码正确性。 RTB建模 给出物理参数 lx = 1; lr = 0.1; % 连杆的长
boxplot:优雅的箱线图，带有一些自定义功能-matlab开发
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BOXPLOT(Y) 为 Y 中的每一列绘制一个框。每个框将放置在沿 x 轴的整数位置，对应于列号。 方框表示第 25 个和第 75 个百分位数，条形表示第 50 个百分位数，胡须表示最大和最小数据。 H = BOXPLOT(Y) 为每个盒子返回一个句柄。 BOXPLOT(Y,'outlier') 更改绘图，使胡须指示仍在 1.5 IQR（框的高度）内的最大和最小数据。 晶须外的数据显示为点。 H = BOXPLOT(Y,'outlier') 为每个框返回两个句柄（一个用于框，一个用于表示异常值的点）。 如果没有要绘制的异常值，异常值句柄可以为 0。 BOXPLOT(...,'boxwidth',W,'barlength',S) 额外地将框的宽度设置为框之间距离的一部分，以及表示中值的条的总长度。 建议S>=W。 默认情况下，W = 0.4，S = 0.5。
boxPlot3D:在Matlab中创建三维箱形图
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boxPlot3D 在Matlab中创建三维箱形图 内容 boxPlot3D 函数boxPlot3D允许您显示三维盒图并以多种方式控制可视化。 使用单个输入参数调用boxplot boxPlot3D（x）创建x中数据的三维箱形图。 如果x是3D矩阵，boxPlot3D为每一列创建一个框。 例如，使用不同的方法创建具有正态分布的3D矩阵： xx=randn(50,2,4)+repmat((permute([0 1 2 -2;1 2 3 4],[3 1 2])),[50,1,1]); boxPlot3D(xx) 调用带有分组变量的箱线图 boxPlot3D（x，g1，g2）用变量g1和g2对x的数据进行分组。 例如，创建一个具有不同值和相应分组参数的一维矩阵： xx=randn(500,1)+linspace(0,5,500)'; g1= [0.1*ones(250,1);0.2
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箱形图（英文：Boxplot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。
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【可视化】基于Matlab模拟箱线图
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