使用 C 编程语言绘制剔除异常值的盒形图

盒形图 (Boxplot) 是一种用于显示数据分布情况的图表，主要由五个统计量组成：最大值、最小值、下四分位数(Q1)、中位数(Q2)、上四分位数(Q3)。它通过显示数据的中位数、四分位数、极值和异常值而提供了数据集分布的紧凑的摘要。

在实际数据中，可能会存在一些异常值（Outliers），即偏离正常数据分布情况的极端数值，这些异常值常常会影响数据的可视化效果和数据分析结果。因此，在做数据可视化时，我们往往需要对这些异常值进行过滤和排除。本文将介绍如何使用 C 编程语言，制作剔除异常值的盒形图。

1. 安装 plotly C 语言库

在 C 语言中，使用 plotly C 语言库可以方便地制作各种数据可视化图表。plotly C 语言库是 plotly.js 库的 C 语言封装版本，可以在本地环境下绘制交互式图表，并且支持多种输出格式。我们可以使用以下命令行安装 plotly C 语言库：

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y libcairo2-dev libpython3-dev graphite2-utils pkg-config
$ git clone https://github.com/plotly/c-plotly.git
$ cd c-plotly
$ make
$ sudo make install

2. 读取数据并计算统计量

我们需要先读取数据文件，并计算出五个统计量：最大值、最小值、下四分位数(Q1)、中位数(Q2)、上四分位数(Q3)。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAX_COLS 1000
#define MAX_ROWS 100000

int cmpfunc(const void *a, const void *b) {
    return (*(double *) a - *(double *) b);
}

int main() {
    double data[MAX_ROWS][MAX_COLS];
    double q1, q2, q3, iqr;
    double max, min;
    int rows, cols;

    // 读取数据文件
    FILE *fp = fopen("data.csv", "r");
    if (fp == NULL) {
        printf("Failed to open file.\n");
        return 1;
    }

    // 解析每一行数据
    rows = 0;
    cols = 0;
    char line[2048];
    while (fgets(line, sizeof(line), fp)) {
        int n = sscanf(line, "%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf\n",
                       &data[rows][0], &data[rows][1], &data[rows][2], &data[rows][3],
                       &data[rows][4], &data[rows][5], &data[rows][6], &data[rows][7],
                       &data[rows][8]);

        if (cols == 0) {
            cols = n;
        }

        rows++;
        if (rows >= MAX_ROWS) {
            printf("Too many rows.\n");
            return 1;
        }
    }

    fclose(fp);

    // 计算每一列数据的五个统计量
    for (int i = 0; i <= cols; i++) {
        qsort(&data[0][i], rows, sizeof(double), cmpfunc);
        q2 = data[rows / 2][i];
        q1 = data[rows / 4][i];
        q3 = data[3 * rows / 4][i];
        max = fmin(data[rows - 1][i], q3 + (q3 - q1) * 1.5);
        min = fmax(data[0][i], q1 - (q3 - q1) * 1.5);

        printf("Q1 = %lf, Q2 = %lf, Q3 = %lf, IQR = %lf, Max = %lf, Min = %lf\n",
               q1, q2, q3, q3 - q1, max, min);
    }

    return 0;
}

以上代码实现了读取数据文件并计算统计量的功能。我们使用的数据文件格式为 CSV 格式，每一行为一条数据，不同列之间用逗号分隔。

3. 绘制盒形图

我们使用 plotly C 语言库绘制剔除异常值的盒形图。具体实现如下：

#include <plotly.h>

int main() {
    double data[MAX_ROWS][MAX_COLS];
    double q1, q2, q3, iqr;
    double max, min;
    int rows, cols;

    // 读取数据文件
    // 略

    // 计算每一列数据的五个统计量
    // 略

    // 绘制盒形图
    plot_t *plt = plot_new();
    plot_box_trace_t *box_trace = plot_box_trace_new(data[0], rows, "Box Plot", "y");

    // 设置数据线颜色
    plot_box_trace_set_line_color(box_trace, "#2C3E50");

    // 设置上下文长度
    plot_box_trace_set_whisker_length(box_trace, 1.5);

    // 设置异常值样式
    plot_box_trace_set_marker_symbol(box_trace, "circle");
    plot_box_trace_set_marker_color(box_trace, "#E74C3C");

    // 设置 y 轴范围
    double y_axis_range[2];
    y_axis_range[0] = min;  // 设置 y 轴最小值
    y_axis_range[1] = max;  // 设置 y 轴最大值
    plot_set_y_range(plt, y_axis_range);

    // 设置图表主题样式
    plot_style_t *style = plot_get_style(plt);
    plot_style_set_colorway(style, "Spectral");
    plot_style_set_backgroundcolor(style, "white");
    plot_style_set_gridcolor(style, "gray");
    plot_style_set_fontsize(style, 16);

    // 设置图表标题和 x 轴标签
    plot_layout_t *layout = plot_get_layout(plt);
    plot_layout_set_title(layout, "Boxplot");
    plot_layout_set_xaxis_title(layout, "Category");

    // 添加数据线
    plot_add(plt, (plot_trace_t *) box_trace);

    // 显示图表
    plot_show(plt);

    // 释放资源
    plot_destroy(plt);

    return 0;
}

以上代码实现了绘制剔除异常值的盒形图的功能。我们使用了 plotly C 语言库，调用相应的 API 即可在本地环境中绘制交互式盒形图。在代码文件中，我们首先创建了一个 plot_t 对象，然后创建了一个 plot_box_trace_t 数据线对象，实例化数据线时，我们指定了数据数组、数据长度、数据线名称和绘制方向。

接下来，我们对所需要的图表样式进行了设置和调整，例如数据线样式、轴标签设置、主题样式等。

最终，我们将各种控件和数据线添加到 plot_t 对象中，并通过 plot_show 函数在本地环境中显示图表。

本文介绍了如何使用 C 编程语言绘制剔除异常值的盒形图。我们首先读取了数据文件，并计算了每一列数据的五个统计量:最大值、最小值、下四分位数(Q1)、中位数(Q2)、上四分位数(Q3)，然后使用 plotly C 语言库，调用相应的 API 绘制交互式盒形图。这样，在数据可视化时，我们就能更好的呈现出数据的分布情况，更好的进行数据分析处理。