Chart.js盒子和小提琴图 Chart.js模块，用于绘制箱形图和小提琴图。 仅适用于Chart.js> = 2.8.0 安装 npm install --save chart.js chartjs-chart-box-and-violin-plot 用法 在Github上查看 和 图表 四种新类型： boxplot ， horizontalBoxplot ， violin和horizontalViolin 。 设定档 /** * Limit decimal digits by an optional config option **/ tooltipDecimals ?: number ; 造型风格 boxandwhiskers元素称为boxandwhiskers 。 基本选项来自rectangle元素。 小提琴元素也基于rectangle元素被称为violin 。 in

matlab 的内置箱线图似乎无法使用，所以我自己制作了。 然后我听说了一个用于倾斜数据的adjusted_boxplot，所以我也编码了其中一个，以及它使用的medcouple算法。 （底部引用） 我做了两个补充，可以改善调整后的箱形图的视觉外观。 它们在代码中进行了描述。 我认为这将是一项“正在进行的工作”，所以我欢迎建设性的反馈。 “倾斜分布的调整箱线图”： Huberta, M. & Vandervieren, E. (2007) 计算统计和数据分析第 52 卷，第 12 期，2008 年 8 月 15 日，第 5186-5201 页https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167947307004434

该箱线图功能绘制分组的箱线，以进行更高级的统计分析。 特征： - 在每个箱线图中支持不同数量的数据- 支持任意数量的组和每组的箱线图-Xlabel 和 boxplotlabel 支持- 自动选择颜色或用户指定的颜色使用示例： 清除；clc； % 创建示例数据A=rand(100,10); B=randint(200,10); C=rand(150,10); % 准备数据数据=单元格（10,3）； 对于 ii=1:size(data,1) Ac{ii}=A(:,ii); Bc{ii}=B(:,ii); Cc {ii} = C（：，ii）; 结尾数据=vertcat(Ac,Bc,Cc); xlab={'Hey','this','works','pretty','nicely.','And','it','has','colors','!!!!'}; col=[102,255,255, 2

BOXPLOT(Y) 为 Y 中的每一列绘制一个框。每个框将放置在沿 x 轴的整数位置，对应于列号。 方框表示第 25 个和第 75 个百分位数，条形表示第 50 个百分位数，胡须表示最大和最小数据。 H = BOXPLOT(Y) 为每个盒子返回一个句柄。 BOXPLOT(Y,'outlier') 更改绘图，使胡须指示仍在 1.5 IQR（框的高度）内的最大和最小数据。 晶须外的数据显示为点。 H = BOXPLOT(Y,'outlier') 为每个框返回两个句柄（一个用于框，一个用于表示异常值的点）。 如果没有要绘制的异常值，异常值句柄可以为 0。 BOXPLOT(...,'boxwidth',W,'barlength',S) 额外地将框的宽度设置为框之间距离的一部分，以及表示中值的条的总长度。 建议S>=W。 默认情况下，W = 0.4，S = 0.5。

Python 绘制箱线图主要用 matplotlib 库里 pyplot 模块里的 boxplot() 函数。 plt.boxplot() 参数详解 plt.pie(x, # 指定要绘制箱线图的数据； notch=None, # 是否是凹口的形式展现箱线图，默认非凹口； sym=None, # 指定异常点的形状，默认为+号显示； vert=None, # 是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放； whis=None, # 指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差； positions=None, # 指定箱线图的位置，默认为[0,1,2…]；

它是什么 Python包可选择性地计算统计测试并在seaborn生成的现有箱线图/条形图上添加统计注释。 特征 单一功能，可在由seaborn箱图生成的现有箱图/条图上添加统计注释。 综合统计测试（绑定到scipy.stats方法）： 曼·惠特尼 t检验（独立和配对） 韦尔奇t检验 列文测试 Wilcoxon检验 Kruskal-Wallis检验 具有正确y偏移量的多个注释的智能布局。 批注可以位于图的内部或外部。 可以定制统计测试注释的格式：星形注释，简化的p值或显式p值。 可选地，可以将自定义p值作为输入。 在这种情况下，不执行统计检验。 安装 可以从PyPI安装最新的稳定版本： pip install statannot 您可能想要使用Github的开发版本： pip install git + https : // github . com / webermarc

boxplot.zip

本资源包含基于Matlab的boxplot函数进行结果箱线图可视化经典例程源码。 包含 实例1：创建一个表示车辆每加仑英里数(MPG)数据的箱线图 实例2：为多个分组数据创建箱线图 实例3：随机生成数据并创建带缺口的箱线图 实例4：随机生成数据并创建指定虚线长度的带缺口的箱线图 实例5：随机生成数据并创建默认和紧凑型箱线图 实例6：随机生成数据并创建可变长度向量的箱线图 本资源配套CSDN博客“Matlab结果性能评价---boxplot函数(用箱线图可视化汇总统计量)”，可前往查看具体原理和实现效果！！！ 希望对大家有帮助,好的话帮忙点个赞哦！感谢支持！！！