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使用箱线图可视化通道数据分布

此示例使用:

此示例显示如何根据 ThingSpeak™ 通道中的数据绘制箱线图并可视化数据分布。

从 ThingSpeak 车辆计数器通道读取数据

ThingSpeak 通道 38629 包含使用 Raspberry Pi™ 和用于统计繁忙高速公路上汽车数量的网络摄像头获得的数据。车辆计数算法在 Raspberry Pi 上运行，它每 15 秒将车辆计数发送到 ThingSpeak。字段 1 和 2 分别包含东行和西行的交通数据。

data = thingSpeakRead(38629,'NumDays',1,'Fields',[1,2],'outputFormat','table');

绘制箱线图

使用箱线图函数可视化东行和西行交通数据的分布，显示最小值、最大值、中位数、第一四分位数和第三四分位数。

boxplot([data.DensityOfEastboundCars data.DensityOfWestboundCars],'Notch','on', ...
    'Labels',{'All Eastbound Cars','All Westbound Cars'});
ylabel('Density of cars every 15 seconds');
title('Boxplot of Eastbound and Westbound traffic in the last 24 hours');

箱线图显示了东向和西向交通中的汽车数量的中位数、最小值和最大值。须默认覆盖 99.3％的数据。框的底部和顶部表示第一和第三四分位数；西行交通的分布明显较小。

另请参阅

函数