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。