#一、箱线图 Box-plot



箱线图一般被用作显示数据分散情况。具体是计算一组数据的`中位数`、`25%分位数`、`75%分位数`、`上边界`、`下边界`,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况。
![](http://s2.sinaimg.cn/middle/5fe50611gcabbb57b3a71&690)
大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了。

上下边界的计算公式是:

UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5

LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)
1.5

参数说明:

1.Q1表示下四分位数,即25%分位数;Q3为上四分位数,即75%分位数;IQR表示上下四分位差,系数1.5是一种经过大量分析和经验积累起来的标准,一般情况下不做调整。

2.分位数的参数可根据具体预警结果调整:25%和75%,是比较灵敏的条件,在这种条件下,多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位。具体业务中可结合拟合结果自行调整为其他分位

使用echarts时,这些计算通过调用echarts.dataTool.prepareBoxplotData()来完成。

说到这里,有一个预警,绘制箱线图除了要下载echart.js之外,还需要引入dataTool.js,否则浏览器会报错:Uncaught TypeError: Cannot read property 'prepareBoxplotData' of undefined(…)

dataTool.js可以到github上下载。

#二、echarts箱线图示例



echart官网给出的**[箱线图示例](http://echarts.baidu.com/demo.html#boxplot-light-velocity)**有两种。

一种是单值对应(样本元素有一组对应的值数据):



另一种是多值对应(样本元素有多个对应的值数据):

#三、数据结构分析



###1.单值对应

单值对应的数据结构比较简单,一个样本信息的数据存储到对应的一个数组里,这些数组又存储在一个大数组里。然后用echarts.dataTool.prepareBoxplotData()处理这个大数组。

2.多值对应

举一个栗子:线上地址在这里



两种性别的三种基因含量表。(数据纯虚构)

那要提供什么样的数据才能使用echart生成对应的箱线图?

再来看一下echart官网给出栗子数据,是通过三个for循环随机生成的。

data = [];
for (var seriesIndex = 0; seriesIndex < 5; seriesIndex++) {
var seriesData = [];
for (var i = 0; i < 18; i++) {
var cate = [];
for (var j = 0; j < 100; j++) {
cate.push(Math.random() * 200);
}
seriesData.push(cate);
}
data.push(echarts.dataTool.prepareBoxplotData(seriesData));
}

通过在控制台console.log(data),console.log(seriesData),console.log(cate),

可以看出外层的循环是echarts.dataTool.prepareBoxplotData()执行的次数=5,可以理解为每个样本有5类元素。内部的循环表示有18个样本,一类元素的样本数据有100条。

所以要实现的性别基因表的数据结构应该是:

弄清楚数据结构剩下的绘图操作就是按部就班了,完整代码我已提交到github

over

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