boxchart
구문
설명
boxchart(
는 행렬 ydata
)ydata
의 각 열에 대한 상자 차트 또는 상자 플롯을 만듭니다. ydata
가 벡터인 경우 boxchart
는 상자 차트를 한 개 만듭니다.
각 상자 차트에는 중앙값, 하위 사분위수와 상위 사분위수, 이상값(사분위 범위를 사용하여 계산됨), 이상값이 아닌 최솟값과 최댓값에 대한 정보가 표시됩니다. 자세한 내용은 상자 차트(상자 플롯) 항목을 참조하십시오.
boxchart(
는 xgroupdata
,ydata
)xgroupdata
의 고유한 값에 따라 벡터 ydata
의 데이터를 그룹화하고, 데이터의 각 그룹을 별개의 상자 차트로 플로팅합니다. xgroupdata
는 x축을 따라 각 상자 차트의 위치를 결정합니다. ydata
는 벡터여야 하고, xgroupdata
는 ydata
와 길이가 같아야 합니다.
boxchart(___,'GroupByColor',
는 색을 사용하여 상자 차트들을 구분합니다. cgroupdata
)xgroupdata
(지정된 경우)와 cgroupdata
의 고유한 값의 조합에 따라 벡터 ydata
의 데이터가 그룹화되고, 데이터의 각 그룹은 별개의 상자 차트로 플로팅됩니다. 그런 다음 벡터 cgroupdata
가 각 상자 차트의 색을 결정합니다. ydata
는 벡터여야 하고, cgroupdata
는 ydata
와 길이가 같아야 합니다. 위에 열거된 구문에 나와 있는 입력 인수를 조합하여 'GroupByColor'
이름-값 쌍 인수를 지정합니다.
boxchart(___,
는 하나 이상의 이름-값 쌍의 인수를 사용하여 추가 차트 옵션을 지정합니다. 예를 들어, Name,Value
)'Notch','on'
을 지정하여 노치로 샘플 중앙값을 비교할 수 있습니다. 다른 모든 입력 인수 다음에 이름-값 쌍 인수를 지정합니다. 속성 목록은 BoxChart Properties 항목을 참조하십시오.
는 b
= boxchart(___)BoxChart
객체를 반환합니다. cgroupdata
를 지정하지 않으면 b
는 한 개의 객체를 포함합니다. 이를 지정하면 b
는 cgroupdata
의 고유한 값 각각에 대응하는 객체들로 구성된 벡터를 포함합니다. 상자 차트를 생성한 후에 속성을 설정하려면 b
를 사용하십시오. 속성 목록은 BoxChart Properties 항목을 참조하십시오.
예제
벡터 데이터에서 상자 차트 만들기
나이로 이루어진 벡터에서 상자 차트를 한 개 만듭니다. 상자 차트를 사용하여 나이 분포를 시각화합니다.
patients
데이터 세트를 불러옵니다. Age
변수에는 환자 100명의 나이가 들어 있습니다. 상자 차트를 만들어 나이 분포를 시각화합니다.
load patients boxchart(Age) ylabel('Age (years)')
환자 나이의 중앙값인 39세가 상자 내에 선으로 표시됩니다. 하위 사분위수와 상위 사분위수인 32세와 44세가 상자의 하단 가장자리와 상단 가장자리로 각각 표시됩니다. 상자의 위와 아래로 연장되는 선, 즉 수염(whisker)에는 나이가 가장 어린 환자와 나이가 가장 많은 환자에 해당하는 끝점이 있습니다. 나이가 가장 어린 환자는 25세이고, 나이가 가장 많은 환자는 50세입니다. 데이터 세트에 이상값(작은 원으로 표현됨)이 포함되어 있지 않습니다.
데이터팁을 사용하여 데이터 통계량의 요약을 가져올 수 있습니다. 상자 차트 위에 커서를 올려놓으면 데이터팁이 표시됩니다.
행렬 데이터에서 상자 차트 만들기
상자 차트를 사용하여 마방진의 열과 행을 따라 값의 분포를 비교합니다.
행 10개와 열 10개를 갖는 마방진을 생성합니다.
Y = magic(10)
Y = 10×10
92 99 1 8 15 67 74 51 58 40
98 80 7 14 16 73 55 57 64 41
4 81 88 20 22 54 56 63 70 47
85 87 19 21 3 60 62 69 71 28
86 93 25 2 9 61 68 75 52 34
17 24 76 83 90 42 49 26 33 65
23 5 82 89 91 48 30 32 39 66
79 6 13 95 97 29 31 38 45 72
10 12 94 96 78 35 37 44 46 53
11 18 100 77 84 36 43 50 27 59
마방진의 각 열에 대한 상자 차트를 만듭니다. 각 열은 유사한 중앙값(약 50
)을 갖습니다. 하지만 Y
의 처음 5개 열은 Y
의 마지막 5개 열보다 사분위 범위가 큽니다. 사분위 범위는 상위 사분위수(상자의 상단 가장자리)와 하위 사분위수(상자의 하단 가장자리) 사이의 거리입니다.
boxchart(Y) xlabel('Column') ylabel('Value')
마방진의 각 행에 대한 상자 차트를 만듭니다. 각 행은 유사한 사분위 범위를 갖지만, 행의 중앙값은 서로 다릅니다.
boxchart(Y') xlabel('Row') ylabel('Value')
위치 그룹화 변수를 사용하여 여러 개의 상자 차트 만들기
지진이 발생한 달에 따라 지진의 크기를 플로팅합니다. 지진 크기로 구성된 벡터와, 각 지진이 발생한 달을 나타내는 그룹화 변수를 사용합니다. 각 데이터 그룹에 대한 상자 차트를 만들고 그 차트를 x축상의 지정된 위치에 놓습니다.
쓰나미 데이터 세트를 작업 공간에 테이블로 읽어옵니다. 데이터 세트에는 지진에 대한 정보와 쓰나미의 기타 원인이 들어 있습니다. 처음 8개 행을 표시합니다. 월, 원인 및 지진 크기 열로 구성된 테이블이 표시됩니다.
tsunamis = readtable('tsunamis.xlsx'); tsunamis(1:8,["Month","Cause","EarthquakeMagnitude"])
ans=8×3 table
Month Cause EarthquakeMagnitude
_____ __________________ ___________________
10 {'Earthquake' } 7.6
8 {'Earthquake' } 6.9
12 {'Volcano' } NaN
3 {'Earthquake' } 8.1
3 {'Earthquake' } 4.5
5 {'Meteorological'} NaN
11 {'Earthquake' } 9
3 {'Earthquake' } 5.8
지진으로 발생한 쓰나미에 대한 데이터를 포함하는 테이블 earthquakes
를 만듭니다.
unique(tsunamis.Cause)
ans = 8x1 cell
{0x0 char }
{'Earthquake' }
{'Earthquake and Landslide'}
{'Landslide' }
{'Meteorological' }
{'Unknown Cause' }
{'Volcano' }
{'Volcano and Landslide' }
idx = contains(tsunamis.Cause,'Earthquake');
earthquakes = tsunamis(idx,:);
해당 쓰나미가 발생한 달을 기준으로 지진 크기를 그룹화합니다. 각 달에 대해 별도의 상자 차트를 표시합니다. 예를 들어 boxchart
는 4번째, 5번째, 8번째 지진 크기와 기타 정보를 사용하여 세 번째 달에 해당하는 세 번째 상자 차트를 만듭니다.
boxchart(earthquakes.Month,earthquakes.EarthquakeMagnitude) xlabel('Month') ylabel('Earthquake Magnitude')
참고로, 월 값이 숫자형이므로 x축 눈금자도 숫자형입니다.
보다 설명적인 월 이름을 위해 earthquakes.Month
열을 categorical
형 변수로 변환합니다.
monthOrder = ["Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul", ... "Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"]; namedMonths = categorical(earthquakes.Month,1:12,monthOrder);
이전과 동일한 상자 차트를 만들되, 숫자형 월 값 대신에 categorical
형 변수 namedMonths
를 사용합니다. 이제 x축 눈금자는 categorical형이며, namedMonths
의 범주 순서에 따라 상자 차트 순서가 정해집니다.
boxchart(namedMonths,earthquakes.EarthquakeMagnitude) xlabel('Month') ylabel('Earthquake Magnitude')
데이터를 비닝하여 그룹화 변수 만들기
나이를 기준으로 환자를 그룹화하고, 각 연령 그룹에 대해 확장기 혈압 값의 상자 차트를 만듭니다.
patients
데이터 세트를 불러옵니다. Age
변수와 Diastolic
변수에는 환자 100명의 나이와 확장기 혈압 수준이 들어 있습니다.
load patients
환자를 5개의 연령 Bin으로 그룹화합니다. 최소 연령과 최고 연령을 찾은 다음, 그 사이의 범위를 5개 연령 Bin으로 나눕니다. discretize
함수를 사용하여 Age
변수의 값을 비닝합니다. bins
의 Bin 이름을 사용합니다. 결과로 생성되는 groupAge
변수는 categorical
형 변수입니다.
min(Age)
ans = 25
max(Age)
ans = 50
binEdges = 25:5:50; bins = {'late 20s','early 30s','late 30s','early 40s','late 40s+'}; groupAge = discretize(Age,binEdges,'categorical',bins);
각 연령 그룹에 대한 상자 차트를 만듭니다. 각 상자 차트에 해당 그룹 환자의 확장기 혈압 값이 표시됩니다.
boxchart(groupAge,Diastolic) xlabel('Age Group') ylabel('Diastolic Blood Pressure')
위치 그룹화 변수 및 색 그룹화 변수 사용하기
두 그룹화 변수를 사용하여 데이터를 그룹화한 후 결과로 생성된 상자 차트를 배치하고 색을 지정합니다.
2015년 1월부터 2016년 7월까지의 평균 일일 온도가 포함된 표본 파일 TemperatureData.csv
를 불러옵니다. 파일을 테이블로 읽어 들입니다.
tbl = readtable('TemperatureData.csv');
tbl.Month
변수를 categorical
형 변수로 변환합니다. 범주의 순서를 지정합니다.
monthOrder = {'January','February','March','April','May','June','July', ... 'August','September','October','November','December'}; tbl.Month = categorical(tbl.Month,monthOrder);
각 해의 월별 온도 분포를 나타내는 상자 차트를 만듭니다. tbl.Month
를 위치 그룹화 변수로 지정합니다. 'GroupByColor'
이름-값 쌍의 인수를 사용하여 tbl.Year
를 색 그룹화 변수로 지정합니다. tbl
에 2016년의 일부 월에 대한 데이터가 포함되어 있지 않습니다.
boxchart(tbl.Month,tbl.TemperatureF,'GroupByColor',tbl.Year) ylabel('Temperature (F)') legend
이 Figure에서 여러 해의 특정 월에 대한 온도 분포를 쉽게 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 2월의 온도는 2015년보다 2016년에 훨씬 더 변화가 컸다는 것을 알 수 있습니다.
상자 차트에 평균값 플로팅하기
상자 차트를 만들고 hold on
을 사용하여 상자 차트에 평균값을 플로팅합니다.
patients
데이터 세트를 불러옵니다. 범주 Poor
, Fair
, Good
, Excellent
가 자연적인 순서를 가지므로, SelfAssessedHealthStatus
를 순서형 categorical
형 변수로 변환합니다.
load patients healthOrder = {'Poor','Fair','Good','Excellent'}; SelfAssessedHealthStatus = categorical(SelfAssessedHealthStatus, ... healthOrder,'Ordinal',true);
자가 검진한 건강 상태에 따라 환자를 그룹화하고, 그룹마다 환자의 평균 몸무게를 구합니다.
meanWeight = groupsummary(Weight,SelfAssessedHealthStatus,'mean');
상자 차트를 사용하여 각 환자 그룹의 몸무게를 비교합니다. 상자 차트에 평균 몸무게를 플로팅합니다.
boxchart(SelfAssessedHealthStatus,Weight) hold on plot(meanWeight,'-o') hold off legend(["Weight Data","Weight Mean"])
노치를 사용하여 중앙값 비교하기
노치를 사용하여 중앙값이 서로 현저히 다른지 확인할 수 있습니다.
patients
데이터 세트를 불러옵니다. 위치에 따라 환자를 나눕니다. 각 환자 그룹에 대해 몸무게로 구성된 상자 차트를 만듭니다. 각 상자에 점점 가늘어지는 형태의 음영 처리된 영역(노치라고 함)이 포함되도록 'Notch','on'
을 지정합니다. 노치가 겹치지 않는 상자 차트는 5%의 유의수준에서 서로 다른 중앙값을 갖습니다.
load patients boxchart(categorical(Location),Weight,'Notch','on') ylabel('Weight (lbs)')
이 예제에서는 노치 3개가 겹쳐, 3개의 몸무게 중앙값이 크게 다르지 않음을 알 수 있습니다.
상자 차트의 좌표축 지정하기
tiledlayout
함수와 nexttile
함수를 사용하여 한 쌍의 상자 차트를 나란히 표시합니다.
patients
데이터 세트를 불러옵니다. Smoker
를 1
과 0
이 아니라 설명적 범주 이름 Smoker
와 Nonsmoker
를 갖는 categorical
형 변수로 변환합니다.
load patients Smoker = categorical(Smoker,logical([1 0]),{'Smoker','Nonsmoker'});
tiledlayout
함수를 사용하여 1×2 타일 형식 차트 레이아웃을 만듭니다. nexttile
함수를 호출하여 레이아웃 내에 첫 번째 좌표축 세트 ax1
을 만듭니다. 첫 번째 좌표축 세트에 수축기 혈압 값에 대한 상자 차트 두 개가 표시됩니다. 하나는 흡연자에 대한 것이고 다른 하나는 비흡연자에 대한 것입니다. nexttile
함수를 호출하여 타일 형식 차트 레이아웃 내에 두 번째 좌표축 세트 ax2
를 만듭니다. 두 번째 좌표축 세트에서 확장기 혈압에 대해 동일한 작업을 수행합니다.
tiledlayout(1,2) % Left axes ax1 = nexttile; boxchart(ax1,Systolic,'GroupByColor',Smoker) ylabel(ax1,'Systolic Blood Pressure') legend % Right axes ax2 = nexttile; boxchart(ax2,Diastolic,'GroupByColor',Smoker) ylabel(ax2,'Diastolic Blood Pressure') legend
BoxChart
객체의 색 업데이트하기
색으로 구분되는 상자 차트 세트(BoxChart
객체로 구성된 벡터로 반환됨)를 만듭니다. 해당 벡터를 사용하여 특정 상자 차트의 색을 변경합니다.
patients
데이터 세트를 불러옵니다. Gender
와 Smoker
를 categorical
형 변수로 변환합니다. 1
과 0
이 아닌 설명적 범주 이름 Smoker
와 Nonsmoker
를 지정합니다.
load patients Gender = categorical(Gender); Smoker = categorical(Smoker,logical([1 0]),{'Smoker','Nonsmoker'});
Gender
및 Smoker
변수를 하나의 그룹화 변수 cgroupdata
로 결합합니다. 성별과 흡연 상태로 구성된 각 쌍에 대해 확장기 혈압 수준의 분포를 표시하는 상자 차트를 만듭니다. b
는 각 데이터 그룹에 하나씩 대응하는 BoxChart
객체들로 구성된 벡터입니다.
cgroupdata = Gender.*Smoker;
b = boxchart(Diastolic,'GroupByColor',cgroupdata)
b = 4x1 BoxChart array: BoxChart BoxChart BoxChart BoxChart
legend('Location','southeast')
SeriesIndex
속성을 사용하여 세 번째 상자 차트의 색을 업데이트합니다. SeriesIndex
속성을 업데이트하면 상자 면 색과 이상값 마커 색이 모두 변경됩니다.
b(3).SeriesIndex = 6;
이상값 시각화하기 및 찾기
여러 이상값이 포함된 정전 데이터에서 상자 데이터를 만들고, BoxChart
객체의 속성을 변경하여 정전 데이터를 시각적으로 더 구별하기 쉽게 만듭니다. 이상값 항목에 대한 인덱스를 찾습니다.
정전 데이터를 작업 공간에 테이블로 읽어옵니다. 테이블의 처음 몇 개 행을 표시합니다.
outages = readtable('outages.csv');
head(outages)
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause _____________ ________________ ______ __________ ________________ ___________________ {'SouthWest'} 2002-02-01 12:18 458.98 1.8202e+06 2002-02-07 16:50 {'winter storm' } {'SouthEast'} 2003-01-23 00:49 530.14 2.1204e+05 NaT {'winter storm' } {'SouthEast'} 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294e+05 2003-02-17 08:14 {'winter storm' } {'West' } 2004-04-06 05:44 434.81 3.4037e+05 2004-04-06 06:10 {'equipment fault'} {'MidWest' } 2002-03-16 06:18 186.44 2.1275e+05 2002-03-18 23:23 {'severe storm' } {'West' } 2003-06-18 02:49 0 0 2003-06-18 10:54 {'attack' } {'West' } 2004-06-20 14:39 231.29 NaN 2004-06-20 19:16 {'equipment fault'} {'West' } 2002-06-06 19:28 311.86 NaN 2002-06-07 00:51 {'equipment fault'}
각 정전의 영향을 받은 고객 수를 나타내는 outages.Customers
값에서 BoxChart
객체 b
를 만듭니다. boxchart
는 NaN
값이 있는 항목은 무시합니다.
b = boxchart(outages.Customers);
ylabel('Number of Customers')
플롯에 여러 개의 이상값이 포함되어 있습니다. 이상값을 더 잘 확인할 수 있도록 이상값을 지터링하고 이상값 마커 스타일을 변경합니다. BoxChart
객체의 JitterOutliers
속성을 'on'
으로 설정하면, 마커가 완전히 중첩되지 않도록 이상값 마커의 위치가 가로로 임의로 변경됩니다. 이상값 자체와 이상값의 세로 위치는 변경되지 않습니다.
b.JitterOutliers = 'on'; b.MarkerStyle = '.';
이제 이상값의 분포를 훨씬 더 쉽게 확인할 수 있습니다.
이상값 인덱스를 찾기 위해 isoutlier
함수를 사용합니다. boxchart
이상값 정의에 일치시키기 위해 이상값 계산을 위한 'quartiles'
방법을 지정합니다. 인덱스를 사용하여 outages
데이터의 서브셋이 포함된 outliers
테이블을 만듭니다. isoutlier
를 통해 96개의 이상값이 식별되었습니다.
idx = isoutlier(outages.Customers,'quartiles');
outliers = outages(idx,:);
size(outliers,1)
ans = 96
모든 이상값으로 인해 상자 차트의 분위수를 확인하기가 어렵습니다. 분위수를 조사하기 위해 y축 제한을 변경합니다.
ylim([0 4e5])
입력 인수
ydata
— 샘플 데이터
숫자형 벡터 | 숫자형 행렬
샘플 데이터로, 숫자형 벡터 또는 행렬로 지정됩니다.
ydata
가 행렬인 경우boxchart
는ydata
의 각 열에 대한 상자 차트를 만듭니다.ydata
가 벡터인 경우xgroupdata
또는cgroupdata
를 지정하지 않으면boxchart
는 상자 차트를 한 개 만듭니다.ydata
가 벡터인 경우xgroupdata
또는cgroupdata
를 지정하면boxchart
는xgroupdata
와cgroupdata
의 고유한 값 각각의 조합에 대한 상자 차트를 만듭니다.
데이터형: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
xgroupdata
— 위치 그룹화 변수
숫자형 벡터 | categorical형 벡터
위치 그룹화 변수로, 숫자형 벡터 또는 categorical형 벡터로 지정됩니다. xgroupdata
는 벡터 ydata
와 길이가 동일해야 합니다. ydata
가 행렬인 경우 xgroupdata
를 지정할 수 없습니다.
boxchart
는 xgroupdata
와 cgroupdata
의 고유한 값의 조합에 따라 ydata
의 데이터를 그룹화합니다. 이 함수는 각 데이터 그룹에 대한 상자 차트를 만들고 대응하는 xgroupdata
값에 각 상자 차트를 배치합니다. 기본적으로 boxchart
는 상자 차트를 세로로 배치하고 x축을 따라 xgroupdata
값을 표시합니다. Orientation
속성을 사용하여 상자 차트 방향을 변경할 수 있습니다.
데이터형: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
| categorical
cgroupdata
— 색 그룹화 변수
숫자형 벡터 | categorical형 벡터 | 논리형 벡터 | string형 배열 | 문자형 벡터 | 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열
색 그룹화 변수로, 숫자형 벡터, categorical형 벡터, 논리형 벡터, string형 배열, 문자형 벡터 또는 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정됩니다. cgroupdata
는 벡터 ydata
와 길이가 동일해야 합니다. ydata
가 행렬인 경우 cgroupdata
를 지정할 수 없습니다.
boxchart
는 xgroupdata
와 cgroupdata
의 고유한 값의 조합에 따라 ydata
의 데이터를 그룹화합니다. 이 함수는 각 데이터 그룹에 대한 상자 차트를 만들고 동일한 cgroupdata
값을 사용하여 그룹에 동일한 색을 할당합니다.
데이터형: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
| categorical
| logical
| string
| char
| cell
ax
— 대상 좌표축
Axes
객체
대상 좌표축으로, Axes
객체로 지정됩니다. 좌표축을 지정하지 않으면 boxchart
는 현재 좌표축(gca
)을 사용합니다.
이름-값 인수
선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN
으로 지정합니다. 여기서 Name
은 인수 이름이고 Value
는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.
R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name
을 따옴표로 묶으십시오.
예: boxchart([rand(10,4); 4*rand(1,4)],'BoxFaceColor',[0 0.5 0],'MarkerColor',[0 0.5 0])
은 녹색 상자와 녹색 이상값을 갖는 상자 차트를 만듭니다(해당하는 경우).
여기에 나와 있는 BoxChart
속성은 일부에 불과합니다. 전체 목록을 보려면 BoxChart Properties 항목을 참조하십시오.
BoxFaceColor
— 상자 색
RGB 3색 | 16진수 색 코드 | 색 이름 | 짧은 이름
상자 색으로, RGB 3색, 16진수 색 코드, 색 이름 또는 짧은 이름으로 지정됩니다. 상자에는 상자 가장자리와 중앙값 선이 포함되어 있습니다. 상자 가장자리의 색과 중앙값의 선 색을 개별적으로 지정하려면 BoxEdgeColor
속성을 사용하면 됩니다. 중앙값의 선 색만 지정하려면 BoxMedianLineColor
속성을 사용하십시오.
사용자 지정 색의 경우에는 RGB 3색 또는 16진수 색 코드를 지정하십시오.
RGB 3색은 요소를 3개 가진 행 벡터로, 각 요소는 색을 구성하는 빨간색, 녹색, 파란색의 농도를 지정합니다. 농도의 범위는
[0,1]
이어야 합니다(예:[0.4 0.6 0.7]
).16진수 색 코드는 string형 스칼라 또는 문자형 벡터로, 해시 기호(
#
)로 시작하고 그 뒤에 3자리 또는 6자리의 16진수 숫자(0
에서F
사이일 수 있음)가 옵니다. 이 값은 대/소문자를 구분하지 않습니다. 따라서 색 코드"#FF8800"
,"#ff8800"
,"#F80"
및"#f80"
은 모두 동일합니다.
몇몇의 흔한 색은 이름으로 지정할 수도 있습니다. 다음 표에는 명명된 색 옵션과 그에 해당하는 RGB 3색 및 16진수 색 코드가 나와 있습니다.
색 이름 | 짧은 이름 | RGB 3색 | 16진수 색 코드 | 모양 |
---|---|---|---|---|
"red" | "r" | [1 0 0] | "#FF0000" | |
"green" | "g" | [0 1 0] | "#00FF00" | |
"blue" | "b" | [0 0 1] | "#0000FF" | |
"cyan" | "c" | [0 1 1] | "#00FFFF" | |
"magenta" | "m" | [1 0 1] | "#FF00FF" | |
"yellow" | "y" | [1 1 0] | "#FFFF00" | |
"black" | "k" | [0 0 0] | "#000000" | |
"white" | "w" | [1 1 1] | "#FFFFFF" | |
"none" | 해당 없음 | 해당 없음 | 해당 없음 | 색 없음 |
다음은 MATLAB®이 여러 유형의 플롯에서 사용하는 디폴트 색의 RGB 3색과 16진수 색 코드입니다.
RGB 3색 | 16진수 색 코드 | 모양 |
---|---|---|
[0 0.4470 0.7410] | "#0072BD" | |
[0.8500 0.3250 0.0980] | "#D95319" | |
[0.9290 0.6940 0.1250] | "#EDB120" | |
[0.4940 0.1840 0.5560] | "#7E2F8E" | |
[0.4660 0.6740 0.1880] | "#77AC30" | |
[0.3010 0.7450 0.9330] | "#4DBEEE" | |
[0.6350 0.0780 0.1840] | "#A2142F" |
예: b = boxchart(rand(10,1),'BoxFaceColor','red')
예: b.BoxFaceColor = [0 0.5 0.5];
예: b.BoxFaceColor = '#EDB120';
MarkerStyle
— 이상값 스타일
'o'
(디폴트 값) | '+'
| '*'
| '.'
| 'x'
| ...
이상값 스타일로, 다음 표에 나열된 옵션 중 하나로 지정됩니다.
마커 | 설명 | 결과로 생성되는 마커 |
---|---|---|
"o" | 원 |
|
"+" | 플러스 기호 |
|
"*" | 별표 |
|
"." | 점 |
|
"x" | 십자 |
|
"_" | 가로선 |
|
"|" | 세로선 |
|
"square" | 정사각형 |
|
"diamond" | 다이아몬드 |
|
"^" | 위쪽 방향 삼각형 |
|
"v" | 아래쪽 방향 삼각형 |
|
">" | 오른쪽 방향 삼각형 |
|
"<" | 왼쪽 방향 삼각형 |
|
"pentagram" | 펜타그램 |
|
"hexagram" | 헥사그램 |
|
"none" | 마커 없음 | 해당 없음 |
예: b = boxchart([rand(10,1);2],'MarkerStyle','x')
예: b.MarkerStyle = 'x';
JitterOutliers
— 이상값 마커 변위
'off'
(디폴트 값) | on/off 논리값
이상값 마커 변위로, 'on'
또는 'off'
나 숫자형 값 또는 논리값 1
(true
) 또는 0
(false
)으로 지정됩니다. 값 'on'
은 true
와 동일하고 값 'off'
는 false
와 동일합니다. 따라서 이 속성의 값을 논리값으로 사용할 수 있습니다. 값은 matlab.lang.OnOffSwitchState
유형의 on/off 논리값으로 저장됩니다.
JitterOutliers
속성을 'on'
으로 설정하면, boxchart
는 XData
방향을 따라 임의로 이상값 마커의 위치를 변경하므로 유사한 ydata
값을 갖는 이상값을 쉽게 구분할 수 있습니다. 예제는 이상값 시각화하기 및 찾기 항목을 참조하십시오.
예: b = boxchart([rand(20,1);2;2;2],'JitterOutliers','on')
예: b.JitterOutliers = 'on';
Notch
— 중앙값 비교 표시
'off'
(디폴트 값) | on/off 논리값
중앙값 비교 표시로, 'on'
또는 'off'
나 숫자형 값 또는 논리값 1
(true
) 또는 0
(false
)으로 지정됩니다. 값 'on'
은 true
와 동일하고 값 'off'
는 false
와 동일합니다. 따라서 이 속성의 값을 논리값으로 사용할 수 있습니다. 값은 matlab.lang.OnOffSwitchState
유형의 on/off 논리값으로 저장됩니다.
Notch
속성을 'on'
으로 설정하면 boxchart
는 각 중앙값 주위에 점점 가늘어지는 형태의 음영 처리된 영역을 만듭니다. 노치가 겹치지 않는 상자 차트는 5%의 유의수준에서 서로 다른 중앙값을 갖습니다. 자세한 내용은 상자 차트(상자 플롯) 항목을 참조하십시오.
노치는 하위 사분위수와 상위 사분위수를 벗어나 확장될 수 있습니다.
예: b = boxchart(rand(10,2),'Notch','on')
예: b.Notch = 'on';
Orientation
— 상자 차트의 방향
'vertical'
(디폴트 값) | 'horizontal'
상자 차트의 방향으로, 'vertical'
또는 'horizontal'
로 지정됩니다. 기본적으로 상자 차트는 세로로 배치되므로, ydata
통계량은 y축에 맞춰 정렬됩니다. 방향에 관계없이 boxchart
는 ydata
값을 BoxChart
객체의 YData
속성에 저장합니다.
예: b = boxchart(rand(10,1),'Orientation','horizontal')
예: b.Orientation = 'horizontal';
출력 인수
b
— 상자 차트
BoxChart
객체의 벡터
상자 차트로, BoxChart
객체로 구성된 벡터로 반환됩니다. b
는 cgroupdata
의 고유한 값 각각에 대해 BoxChart
객체를 하나씩 포함합니다. 자세한 내용은 BoxChart Properties 항목을 참조하십시오.
세부 정보
상자 차트(상자 플롯)
상자 차트, 즉 상자 플롯은 데이터 샘플에 대한 요약 통계량을 시각적으로 표현합니다. 숫자형 데이터가 주어진 경우 대응하는 상자 차트에는 중앙값, 하위 사분위수와 상위 사분위수, 이상값(사분위 범위를 사용하여 계산됨), 이상값이 아닌 최솟값과 최댓값에 대한 정보가 표시됩니다.
각 상자 내의 선은 샘플 중앙값입니다.
median
함수를 사용하여 중앙값을 계산할 수 있습니다.각 상자의 상단 가장자리와 하단 가장자리는 각각 상위 사분위수와 하위 사분위수입니다. 상단 가장자리와 하단 가장자리의 거리는 사분위 범위(IQR)입니다.
사분위를 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은
quantile
항목을 참조하십시오. 여기서 상위 사분위수는 0.75 사분위수에 해당하고 하위 사분위수는 0.25 사분위수에 해당합니다.이상값은 상자의 상단 또는 하단으로부터 1.5 · IQR을 초과해 떨어져 있는 값입니다. 기본적으로
boxchart
는'o'
기호를 사용하여 각 이상값을 표시합니다. 이상값 계산은isoutlier
함수에'quartiles'
메서드를 사용한 계산과 유사합니다.수염은 각 상자의 위와 아래로 확장된 선입니다. 한 수염은 상위 사분위수를 이상값이 아닌 최댓값(이상값이 아닌 최대 데이터 값)에 연결하고, 다른 수염은 하위 사분위수를 이상값이 아닌 최솟값(이상값이 아닌 최소 데이터 값)에 연결합니다.
노치를 사용하면 여러 상자 차트 간의 샘플 중앙값을 쉽게 비교할 수 있습니다.
'Notch','on'
을 지정하면boxchart
함수는 각 중앙값 주위에 점점 가늘어지는 형태의 음영 처리된 영역을 만듭니다. 노치가 겹치지 않는 상자 차트는 5%의 유의수준에서 서로 다른 중앙값을 갖습니다. 유의수준은 정규분포라는 가정을 기반으로 하지만, 중앙값 비교는 그 밖의 다른 분포에서 더 견고합니다.노치 영역의 상단 가장자리와 하단 가장자리는 각각 과 에 해당합니다. 여기서 m은 중앙값이고, IQR은 사분위 범위이며, n은
NaN
값을 제외한 데이터 점의 개수입니다.
팁
데이터팁을 사용하여
BoxChart
객체의 데이터를 살펴볼 수 있습니다. 일부 옵션은 라이브 편집기에서 사용할 수 없습니다.2가지 유형의 데이터팁을
BoxChart
객체에 추가할 수 있습니다. 하나는 각 상자 차트에 대한 데이터팁이고 다른 하나는 각 이상값에 대한 데이터팁입니다. 일반적인 데이터팁은 상자 차트를 클릭하는 위치에 관계없이 이상값이 아닌 최댓값에 표시됩니다.참고
표시되는
Num Points
값은 대응하는ydata
의NaN
값을 포함하지만,boxchart
는 상자 차트 통계량을 계산하기 전에NaN
값을 무시합니다.datatip
함수를 사용하여 데이터팁을BoxChart
객체에 더 추가할 수 있지만, 데이터팁에 대한 인덱싱이 다른 차트와 다릅니다.boxchart
는 먼저 인덱스를 상자 차트에 할당한 다음, 인덱스를 이상값에 할당합니다. 예를 들어BoxChart
객체b
가 상자 차트 두 개와 이상값 한 개를 표시하는 경우datatip(b,'DataIndex',3)
은 이상값 점에 데이터팁을 만듭니다.
버전 내역
R2020a에 개발됨
MATLAB 명령
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