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boxplot によるチャネル データの分布の可視化

この例では、ThingSpeak™ チャネルのデータから箱ひげ図を描画し、データの分布を可視化する方法を説明します。

メモ

この例を実行するには、Statistics and Machine Learning Toolbox を使用するライセンスの与えられた MathWorks アカウントにログインしていなければなりません。

ThingSpeak 自動車カウンター チャネルのデータの読み取り

ThingSpeak のチャネル 38629 には、Raspberry Pi™ および交通量の多い高速道路の自動車をカウントする Web カメラを使って取得されたデータが含まれています。自動車のカウント アルゴリズムは Raspberry Pi で実行され、15 秒ごとに自動車のカウントを 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

東方向および西方向の交通量データの分布を、関数 boxplot によって可視化します。この関数は、最小値、最大値、中央値、最初の四分位数、および 3 番目の四分位数を示します。

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

箱ひげ図は、東方向の交通量について、自動車台数の中央値がおよそ 5 であることを示しています。最小値は 0、最大値はほぼ 25 で、いくつかの外れ値があります。ひげは既定でデータの 99.3 パーセントを網羅します。箱の上辺と下辺は、最初と 3 番目の四分位数を示します。西方向の交通量の分布は、このデータセットでは顕著に少なくなっています。

参考

関数