MATLAB箱形图绘制及异常值处理

"这篇文章主要介绍了MATLAB中的箱形图（boxplot）函数，用于数据可视化，特别是用于识别异常值。箱形图是一种统计图形，它显示了一组数据的分布情况，包括中位数、四分位数以及可能存在的异常值。在MATLAB中，boxplot函数可以根据给定的数据矩阵生成箱形图，其中箱体表示数据的四分位范围，顶部和底部的线段代表上四分位数和下四分位数，中间的线表示中位数，触须表示数据的延伸范围，而超出1.5倍内四分位极值的值通常被认为是异常值。此外，文章提到了箱形图的一些可选参数，例如notch用于创建带有刻槽的箱形图，'sym'用于自定义异常值的标记，vert控制箱形图的垂直或水平布局，而whis则用于调整触须的长度。通过一个示例展示了如何使用boxplot函数绘制两个正态分布数据集的箱形图。" MATLAB是一款广泛应用于科学计算的解释型语言，以其丰富的函数库和工具箱著称。它不断更新以适应各种标准和技术，如DDE、OLE、ActiveX和COM，满足用户在不同领域的需求。MATLAB提供了许多工具箱，如统计、优化、偏微分方程数值解、样条、信号处理和曲线拟合等，使得用户可以解决特定问题。此外，MATLAB还支持将M文件转换为独立应用程序或COM组件，方便与其他软件集成。 尽管MATLAB的解释型特性导致运行速度相对较慢，但从MATLAB6.5版本开始，其性能得到了显著提升，与向量化代码的运行速度相当。用户可以通过Profiler工具分析代码运行情况，优化效率低下的部分。随着对MATLAB的深入使用，用户往往需要开发自己的算法，甚至构建速度更快的应用程序或更高级的用户界面，这需要掌握MATLAB的编程和接口技术。 书本的介绍涵盖了MATLAB的基础知识、工具箱应用以及接口开发，旨在帮助读者从入门到精通，逐步掌握MATLAB在各个层面的使用。通过学习，用户不仅可以使用MATLAB解决实际问题，还能深入到算法开发和软件集成的层次，充分发挥MATLAB的强大功能。