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什么是直方图？
直方图（Histogram）是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。直方图用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况，通过连续的柱子展示数据的频率分布形态。
直方图的应用场景
直方图广泛应用于质量管理、数据分析、科学研究等领域。在质量管理中，直方图可以帮助判断生产过程是否稳定；在数据分析中，直方图可以揭示数据的分布特征，如是否正态分布、是否存在偏态或异常值。
如何选择分组数
分组数（bin数）直接影响直方图的形态。分组太少会掩盖数据特征，太多会产生噪声。常用方法包括Sturges公式（k=1+3.322×log₁₀n）、Square Root法（k=√n）和Rice规则（k=2×n^1/3）。本工具支持自动计算最优分组数。
频率 vs 密度
频数模式显示每个区间内数据点的个数；频率模式显示每个区间内数据点占总数的比例；密度模式将频率除以区间宽度，使得所有柱子面积之和为1，便于与概率密度函数比较。
❓ 常见问题
直方图和柱状图有什么区别？
直方图的柱子之间没有间隔，用于展示连续数据的频率分布；柱状图的柱子之间有间隔，用于比较不同类别的数值。
如何判断数据是否正态分布？
开启正态拟合线后，如果直方图的形状与拟合曲线基本吻合，说明数据接近正态分布。也可以结合偏度和峰度指标判断。
支持多大的数据集？
本工具在浏览器端运行，支持数千个数据点。超大数据集可能导致渲染变慢，建议先采样再绘图。