首先介绍一下Matlab boxplot:

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。 www.iLoveMatlab.cn

boxplot(X,notch)：当notch=1时，产生一凹盒图，notch=0时产生一矩箱图。

boxplot(X,notch,'sym')：sym表示图形符号，默认值为“+”。

boxplot(X,notch,'sym',vert) %当vert=0时，生成水平盒图，vert=1时，生成竖直盒图(默认值vert=1)。 Matlab中文论坛

boxplot(X,notch,'sym',vert,whis) %whis定义“须”图的长度，默认值为1.5，若whis=0则boxplot函数通过绘制sym符号图来显示盒外的所有数据值。

箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

画图步骤：

1、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该数据批的全距稍长。

2、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数（Q1和Q3）。在矩形盒内部中位数（Xm）位置画一条线段为中位线。

3、在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1－1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在F＋3IQR和F－3IQR处画两条线段，称其为外限。处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(extreme outliers)。

4、从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点，表示该批数据正常值的分布区间。

5、用“〇”标出温和的异常值，用“＊”标出极端的异常值。相同值的数据点并列标出在同一数据
线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱线图便绘出了。统计软件绘制的箱线图一般没有标出内限和外限。:

以上这段说明内容来自http://www.plob.org/2012/06/10/2153.html

例子1：

clear

x1=[1,2,2,3,5,3];

x2=[2,5,4,5,8,6];

g1={x1,x2};

%group2

x3=[2,8,9,2,1,6];

x4=[5,4,3,22,11,6];

g2={x3,x4};

%group3

x5=[10,12,22,4];

x6=[12,15,4,25];

g3={x5,x6};

G=cat(1,g1,g2,g3); 

class={1,2,3}

positions = [1 1.25 2 2.25 3 3.25];

boxplot(G,class, 'positions', positions);

set(gca,'xtick',[mean(positions(1:2)) mean(positions(3:4)) mean(positions(5:6)) ])

set(gca,'xticklabel',{'Group1','Group2','Group3'})

color = ['c', 'y', 'c', 'y'];

h = findobj(gca,'Tag','Box');

for j=1:length(h)

   patch(get(h(j),'XData'),get(h(j),'YData'),color(j),'FaceAlpha',.5);

end

c = get(gca, 'Children');

hleg1 = legend(c(1:2), 'Feature1', 'Feature2' );

例2： 

http://s6/mw690/002GHHpvzy6WxkqMFg165&690boxplot for Multiple Groups（多组数据的箱线图）" TITLE="Matlab boxplot for Multiple Groups（多组数据的箱线图）" />

数据：BoxPlotData.mat,包含X4058_300和X4058_400两个变量数据

X4058_300=[

0.6010 0.6847 0.6798 0.6700 0.6059 0.6749 0.6453 0.6502 0.6847 0.6700 0.5813 0.6404 0.6749 0.6749 0.6650 0.6502 0.6749 0.6305 0.6355 0.7143; 

0.6207 0.6650 0.6847 0.6749 0.5961 0.6601 0.6404 0.6700 0.6946 0.6897 0.6059 0.6749 0.6650 0.6749 0.6453 0.6502 0.6700 0.6256 0.6256 0.6995 ;

0.6601 0.6700 0.7340 0.7044 0.6355 0.7241 0.6798 0.6897 0.7094 0.6946 0.6256 0.6798 0.7044 0.7389 0.6700 0.6749 0.7143 0.6650 0.6059 0.6502; 

0.7291 0.6108 0.7192 0.7537 0.5862 0.6355 0.6010 0.7143 0.6946 0.6897 0.6453 0.7685 0.7635 0.6404 0.7094 0.7143 0.6108 0.6552 0.7389 0.6897;

0.7044 0.7044 0.7044 0.6847 0.7143 0.6700 0.6650 0.7438 0.7143 0.7143 0.6601 0.6502 0.6995 0.7586 0.7488 0.6897 0.6700 0.6946 0.6897 0.6897; 

0.6355 0.6847 0.7291 0.7143 0.6700 0.7438 0.6700 0.6650 0.7192 0.7044 0.6355 0.6847 0.6749 0.7094 0.6798 0.6453 0.7241 0.6946 0.6108 0.6700 ]

X4058_400 =[

0.5922 0.6408 0.6408 0.5825 0.6505 0.6796 0.6214 0.6796 0.6311 0.6505 0.5825 0.6699 0.6602 0.6602 0.7282 0.6602 0.6699 0.7087 0.6505 0.6505 ;

0.6117 0.6311 0.6602 0.6117 0.6505 0.6796 0.6214 0.6990 0.6990 0.6311 0.5922 0.6796 0.6699 0.6408 0.7184 0.6505 0.6602 0.7087 0.6214 0.6796; 

0.6311 0.7184 0.7573 0.6893 0.6311 0.6990 0.6408 0.7087 0.7379 0.6990 0.6699 0.7184 0.6699 0.6699 0.7184 0.6893 0.6699 0.6990 0.6214 0.6990; 

0.6602 0.6311 0.7379 0.6408 0.5922 0.7282 0.5728 0.7087 0.7379 0.7379 0.5728 0.7767 0.7476 0.6214 0.7476 0.6214 0.7379 0.6893 0.6019 0.6699 ;

0.6214 0.7476 0.6311 0.6699 0.6699 0.6311 0.6214 0.6699 0.6796 0.6505 0.5922 0.6796 0.7184 0.6893 0.8058 0.6699 0.6602 0.7184 0.6796 0.6796 ;

0.6117 0.6893 0.7282 0.6602 0.7573 0.7379 0.6408 0.7184 0.7087 0.7087 0.6990 0.6796 0.6214 0.6311 0.7573 0.6602 0.7379 0.6796 0.6796 0.7282 ;]

Matlab程序：

clear

load BoxPlotData

x01=X4058_300;

x02=X4058_400;

x1 = [x01(1,:);x02(1,:)]';

x2 = [x01(2,:);x02(2,:)]';

x3 = [x01(3,:);x02(3,:)]';

x4 = [x01(4,:);x02(4,:)]';

x5 = [x01(5,:);x02(5,:)]';

x6 = [x01(6,:);x02(6,:)]';

f=figure(1)

x = [x1;x2;x3;x4;x5;x6]; x = x(:);

g1 = [ones(size(x1)); 2*ones(size(x2)); 3*ones(size(x3));4*ones(size(x4));...

    5*ones(size(x5));6*ones(size(x6));]; g1 = g1(:);

g2 = repmat(1:2,120,1); g2 = g2(:);

positions = [[1:6],[7:12]];

bh=boxplot(x, {g2,g1},'notch','on','whisker',1,'colorgroup',g1, 'factorgap',[8 1],'symbol','.','outliersize',4,'widths',0.6,'positions',positions)

xlabel('Training data size');

ylabel('Mean zero-one error')

grid on

set(gca,'YLim',[0.45,0.85],'gridLineStyle', '-.');

set(bh,'linewidth',1.2);

color = ['c', 'y', 'g', 'b','o', 'b','c', 'y', 'g', 'b','o', 'b'];

h = findobj(gca,'Tag','Box');

mk=findobj(gca,'tag','Outliers'); % Get handles for outlier lines.

set(mk,'Marker','o'); % Change symbols for all the groups.

 for j=1:length(h)/2

    patch(get(h(j),'XData'),get(h(j),'YData'),color(4),'FaceAlpha',0.01*j);

 end

  for j=(length(h)/2+1):length(h)

    patch(get(h(j),'XData'),get(h(j),'YData'),color(4),'FaceAlpha',0.01*(j-length(h)/2));

 end

set(gca,'xtick',[7.5])

% set(gca,'xtick',[]);

set(gca,'XTickLabel',{' '})

% Create textbox

annotation(f,'textbox',...

    [0.3 0.075 0.035 0.075],...

    'String',{'300'},...

    'FitBoxToText','off',...

    'EdgeColor','none');

% Create textbox

annotation(f,'textbox',...

    [0.7 0.075 0.035 0.075],...

    'String','400',...

    'FitBoxToText','off',...

    'EdgeColor','none');

该文清晰版本可见：

http://www.cnblogs.com/huadongw/p/4915469.html