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Visualisieren Sie die Verteilung von Kanaldaten mit einem Boxplot

In diesem Beispiel verwendet:

Dieses Beispiel zeigt, wie Sie aus Daten in Ihrem ThingSpeak™-Kanal ein Boxplot erstellen und die Verteilung der Daten visualisieren.

Daten vom ThingSpeak Car-Counter-Kanal lesen

ThingSpeak-Kanal 38629 enthält Daten, die mit einem Raspberry Pi™ und einer Webcam erhalten wurden, die Autos auf einer stark befahrenen Autobahn zählt. Der Autozählalgorithmus läuft auf dem Raspberry Pi und sendet die Autoanzahl alle 15 Sekunden an ThingSpeak. Die Felder 1 und 2 enthalten Verkehrsdaten in östlicher bzw. westlicher Richtung.

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

Erstellen Sie ein Boxplot

Visualisieren Sie die Verteilung der Verkehrsdaten in Ost- und Westrichtung mit der Boxplot-Funktion, die Minimum, Maximum, Median, erstes Quartil und drittes Quartil anzeigt.

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');

Das Boxplot zeigt die mittlere, minimale und maximale Anzahl von Autos im Verkehr in Richtung Osten und Westen. Die Whisker decken standardmäßig 99,3 Prozent der Daten ab. Der untere und obere Rand des Kastens stellen das erste und dritte Quartil dar; die Verteilung des westwärts gerichteten Verkehrs ist deutlich geringer.

Siehe auch

Funktionen