掌握使用matlab和python画箱形图的技巧

箱形图是一种非常有用的统计图表，用于显示数据的分布情况，尤其是数据的中位数、四分位数、异常值等。我们可以使用Matlab、Matplotlib和Pandas这些强大的数据处理和可视化工具来绘制箱形图。 首先，我们需要了解箱形图的基本概念。箱形图由五个关键值构成，分别是下四分位数(Q1)、中位数(Q2)、上四分位数(Q3)以及上下限。四分位数是指将数据分为四个等分的值，例如下四分位数Q1是将数据分为四等分后，位于最底下的那个值，它处于所有数字长度的1/4处的值；中位数Q2是位于所有数字长度的1/2处的值；上四分位数Q3则是位于3/4处的值。 在Matlab中，我们可以使用内置的函数来计算这些四分位数。例如，可以通过计算获得下四分位数： ```python q1_loc = math.ceil(len(dataf[i]) * 0.25 + 1) q1 = dataf[i][q1_loc] # mid = np.median(dataf[i]) q3_loc = math.floor(len(dataf[i]) * 0.75 + 1) q3 = dataf[i][q3_loc] low_whisker = q1 - 1.5 * (q3 - q1) up_whisker = q3 + 1.5 * (q3 - q1) ``` 或者，如果数据是以dataframe类型存储，我们可以使用Pandas提供的quantile()函数直接计算得到下四分位数： ```python q1 = data_ser.quantile(0.25) ``` 在Matplotlib中，我们可以使用箱形图函数boxplot来绘制箱形图。这个函数可以直接接受数据集，并能够自动计算四分位数和异常点。在绘制过程中，上下限就是箱形图两端的两条线，这两条线定义了数据的范围。在此范围之外的点被认为是异常点。异常点的计算方法如下： ```python low_whisker = q1 - 1.5 * (q3 - q1) up_whisker = q3 + 1.5 * (q3 - q1) ``` 在Pandas中，绘制箱形图也非常简单。我们可以直接使用DataFrame对象的boxplot()方法，来创建箱形图，这个方法能够直接绘制出一个美观的箱形图，并且可以很轻松地进行定制，例如更换颜色、标签等。 最后，Matlab和Pandas提供了一些其他高级功能，例如在箱形图上标记异常值，或者根据不同的条件绘制多个箱形图进行比较。这些高级功能可以帮助我们更深入地理解数据，以及在数据分析中发现更多的模式和异常。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的readme.md、Figure_2.png、getList.py、getAspect.py、getArea.py、备注.txt，虽然包含了有关文件的描述，但是没有提供具体的内容，因此无法从中提取更多关于如何使用matlab、matplotlib和pandas绘制箱形图的知识点。