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. 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%

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SPI,是英语Serial Peripheral Interface的缩写,顾名思义就是串行外围设备接口.SPI,是一种高速的,全双工,同步的通信总线,并且在芯片的管脚上只占用四根线,节约了芯片的管脚,同时为PCB的布局上节省空间,提供方便,正是出于这种简单易用的特性,现在越来越多的芯片集成了这种通信协议.SPI是一个环形总线结构,由ss(cs).sck.sdi.sdo构成,其时序其实很简单,主要是在sck的控制下,两个双向移位寄存器进行数据交换. 0101010 1010101 0 0----

转自:https://www.cnblogs.com/adylee/p/5399742.html SPI,是英语Serial Peripheral Interface的缩写,顾名思义就是串行外围设备接口.SPI,是一种高速的,全双工,同步的通信总线,并且在芯片的管脚上只占用四根线,节约了芯片的管脚,同时为PCB的布局上节省空间,提供方便,正是出于这种简单易用的特性,现在越来越多的芯片集成了这种通信协议.SPI是一个环形总线结构,由ss(cs).sck.sdi.sdo构成,其时序其实很简单,主要是

CAS (4) —— CAS浏览器SSO访问顺序图详解(CAS Web Flow Diagram by Example) tomcat版本: tomcat-8.0.29 jdk版本: jdk1.8.0_65 nginx版本: nginx-1.9.8 cas版本: cas4.1.2cas-client-3.4.1 参考来源: jasig.github.io:CAS protocol CAS (1) —— Mac下配置CAS到Tomcat(服务端) CAS (2) —— Mac下配置CAS到Tomc

在画之前首先介绍一下Matlab boxplot,下面这段说明内容来自http://www.plob.org/2012/06/10/2153.html   由于matlab具有强大的计算功能,用其统计数据功能优点显而易见,这里分享使用matlab中的boxplot的一些技巧,供大家参考. Matlab boxplot命令 格式如下 boxplot(X):产生矩阵X的每一列的盒图和“须”图,“须”是从盒的尾部延伸出来,并表示盒外数据长度的线,如果“须”的外面没有数据,则在“须”的底部有一个点. w

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

简述:   盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的.它由五个数值点组成:最小值(min),下四分位数(Q1),中位数(median),上四分位数(Q3),最大值(max).也可以往盒图里面加入平均值(mean).如上图.下四分位数.中位数.上四分位数组成一个"带有隔间的盒子".上四分位数到最大值之间建立一条延伸线,这个延伸线成为"胡须(whisker)". 由于现实数据中总是存在各式各样地"脏数据",也成为&q

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 12 16:37:47 2018 @author: zhen """ """ 对比箱线图与柱状图 """ from pylab import * dataset = [113, 115, 119, 121, 124, 124, 125, 126, 126, 126, 127, 127,

箱线图boxplot--展示数据的分布 图表作用: 1.反映一组数据的分布特征,如:分布是否对称,是否存在离群点 2.对多组数据的分布特征进行比较 3.如果只有一个定量变量,很少用箱线图去看数据的分布,而是用直方图去观察.一般都要跟其余的定性变量做分组箱线图,可以起对比作用.(key) 适合数据类型: 针对连续型变量 用法: 只有一个变量.一组的数据(1个变量,0个定性变量),比如:学生的成绩情况 只有一个变量.多组数据(1个变量,1个定性变量[班级]),比如:1.2.3班学生的成绩情况 只有一

箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字. I-------------I o I-------------I o I-------------I o I-------------I Q1                Q2                 Q3 (lower quartile) 

十图详解tensorflow数据读取机制(附代码) - 何之源的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630

CAS (6) -- Nginx代理模式下浏览器访问CAS服务器网络顺序图详解 tomcat版本: tomcat-8.0.29 jdk版本: jdk1.8.0_65 nginx版本: nginx-1.9.8 cas版本: cas4.1.2 cas-client-3.4.1 参考来源: jasig.github.io:CAS protocol https://github.com/Jasig/java-cas-client 通过Proxy访问其它Cas应用 CAS负载均衡配置--SSL篇 CAS负

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使用ggplot2绘制箱线图 ######*****绘制箱线图代码*****####### data1$学区房 <- factor(data1$school, levels = 0:1, labels = c("否", "是")) #设置学区房数据为因子类型 data1$CATE <- factor(data1$CATE, levels = c('xicheng', 'dongcheng', 'haidian', 'chaoyang', 'fengtai

对于一对多的示例,可以想象一个账户可以多次申购.在申购的时候没有固定上限,下限为0,那么就可以使用容器类(container class)来搞,最常见的就是vector了. 下面我们来看一个“一对多”的例子 Account.h #include <cstdlib> #include <vector> #include "Bid.h" using namespace std; class Account { public: void setBid(Bid*); i

首先先来明确一个概念,即多重性.什么是多重性呢?多重性是指两个对象之间的链接数目,表示法是“下限...上限”,最小数据为零(0),最大数目为没有设限(*),如果仅标示一个数目级上下限相同. 实际在UML中是可以隐藏上图中申购交易的细节 导航性(navigation):关联关系的细节信息通常放置于两关联端,像是关联端标示箭头,代表该关联端具有可导航性. 下面我们来看一个“多对一”的例子 Fund.h class Fund { public: void setPrice(float); float

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib.pyplot import * x=[1,2,3,4]y=[5,4,3,2] # 创建新图标figure() # 对角线图 第1个参数:2行 第2个参数:3列的网格 第3个参数:图形在网格的位置subplot(231)plot(x,y) # 垂直柱状图subplot(232)bar(x,y) # 水平柱状图subplot(233)barh(x,y) # 堆叠柱状图-颜色间隔su

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

绘制Alpha多样性线箱图 绘图和统计全部为R语言,建议复制代码,在Rstuido中运行,并设置工作目录为存储之前分析结果文件的result目录 # 运行前,请在Rstudio中菜单栏选择“Session - Set work directory -- Choose directory”,弹窗选择之前分析目录中的result文件夹 # 安装相关软件包,如果末安装改为TRUE运行即可安装 if (FALSE){ source("https://bioconductor.org/biocLite.R