箱线图matlab代码

下面是绘制箱线图的MATLAB代码示例：

% 创建一个包含随机数据的向量
data = randn(100, 1);

% 绘制箱线图
boxplot(data)
title('Box Plot')
ylabel('Data')

% 添加自定义标签
xticklabels({'Data'})

这段代码首先创建了一个包含100个随机数据的向量，然后使用`boxplot`函数绘制箱线图。最后，通过`title`和`ylabel`函数添加标题和纵轴标签，并使用`xticklabels`函数添加自定义的横轴标签。你可以根据需要对代码进行修改和定制。

相关问题

箱线图代码matlab

在Matlab中，绘制箱线图可以使用boxplot函数。下面是一个简单的箱线图绘制的示例代码：

boxplot(A);

这里的A是一个列向量，表示要绘制箱线图的数据。执行以上代码后会得到一个简单的箱线图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab——制作箱线图](https://blog.csdn.net/gls_nuaa/article/details/108557994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Matlab论文插图绘制模板第34期—箱线图(boxplot)](https://blog.csdn.net/qq_26447137/article/details/125198644)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

优化算法箱线图的Matlab代码

以下是一个简单的 Matlab 代码，用于绘制箱线图：

% 创建一个包含随机数据的向量
data = randn(100, 1);

% 计算四分位数
q1 = prctile(data, 25);
q2 = prctile(data, 50);
q3 = prctile(data, 75);

% 计算内部和外部离群值的阈值
iqr = q3 - q1;
inner_fence = [q1 - 1.5*iqr, q3 + 1.5*iqr];
outer_fence = [q1 - 3*iqr, q3 + 3*iqr];

% 找到所有的离群值
inner_outliers = data < inner_fence(1) | data > inner_fence(2);
outer_outliers = data < outer_fence(1) | data > outer_fence(2);

% 绘制箱线图
figure;
boxplot(data);
hold on;

% 绘制内部离群值
inner_outlier_data = data(inner_outliers);
inner_outlier_x = ones(size(inner_outlier_data));
scatter(inner_outlier_x, inner_outlier_data, 'r', 'filled');

% 绘制外部离群值
outer_outlier_data = data(outer_outliers);
outer_outlier_x = ones(size(outer_outlier_data)) * 2;
scatter(outer_outlier_x, outer_outlier_data, 'r', 'filled');

% 添加标题和标签
title('Boxplot of Random Data');
xlabel('Data');
ylabel('Value');

该代码生成一个包含随机数据的向量，并计算该向量的四分位数。然后，它计算内部和外部离群值的阈值，并找到所有的离群值。最后，它绘制一个箱线图，将内部和外部离群值显示为红色点。

你可以根据需要修改代码以适应你的数据。