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箱ひげ図を使用してチャネルデータの分布を視覚化する

この例では、 ThingSpeak™チャネルのデータから箱ひげ図を描画し、データの分布を視覚化する方法を示します。

ThingSpeakカーカウンターチャネルからデータを読み取る

ThingSpeakチャネル38629 には、Raspberry Pi™ と、交通量の多い高速道路上の車を数える Web カメラで取得したデータが含まれています。車を数えるアルゴリズムは Raspberry Pi 上で実行され、車の数を 15 秒ごとにThingSpeakに送信します。Field 1 と 2 には東方向と西方向の交通データがそれぞれ含まれています。

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

箱ひげ図の描画

最小値、最大値、中央値、第 1 四分位、および第 3 四分位を示す箱ひげ図関数を使用して、東行きと西行きのトラフィック データの分布を視覚化します。

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');

箱ひげ図は、東行きと西行きの交通の自動車台数の中央値、最小値、最大値を示します。デフォルトでは、ひげはデータの 99.3% をカバーします。ボックスの下部と上部は、第 1 四分位数と第 3 四分位数を示します。西行きの交通量の分布は著しく小さくなります。

参考

関数

• boxplot (Statistics and Machine Learning Toolbox) | thingSpeakRead