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ボックスプロットでチャネルデータの分布を可視化する

この例では次を使用します。

この例では、ThingSpeak ™チャネルのデータからボックス プロットを描画し、データの分布を可視化する方法を示します。

ThingSpeak カーカウンタ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の数をカウントするウェブカメラで取得されたデータが含まれています。車両カウント アルゴリズムは Raspberry Pi 上で実行され、15 秒ごとに車両数を ThingSpeak に送信します。フィールド 1 と 2 には、それぞれ東行きと西行きの交通データが含まれています。

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

箱ひげ図を描く

最小値、最大値、中央値、第 1 四分位値、第 3 四分位値を表示するボックス プロット関数を使用して、東行きおよび西行きの交通データの分布を可視化します。

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');

ボックス プロットには、東行きおよび西行きの交通における車の数の中央値、最小値、最大値が表示されます。ウィスカーはデフォルトでデータの 99.3 パーセントをカバーします。ボックスの下部と上部は第 1 四分位と第 3 四分位を示しており、西行きの交通の分布は著しく小さくなっています。

参考

関数