数据可视化的基础工具

直方图作为一种常见的数据可视化方法，它以直线条和矩形块的形式表示了一个变量或者一组变量的分布情况。它是我们了解数据集中趋势、偏差以及分布类型的一种重要手段。在进行统计分析之前，利用直方图来初步探索数据是非常有必要的。

揭示数据分布的秘密

通过绘制直方图，我们能够迅速地发现数据中的异常值、峰值、尾部等特征。这些信息对于后续的统计分析至关重要，因为它们可以帮助我们更好地理解和处理数据。这也是为什么在进行任何复杂计算或模型建立之前，都应该先用直方图来“观察”原始数据。

如何绘制直方图？一篇详细指南

虽然绘制直接量化分位数（箱形）图稍微复杂一些，但基本上讲，绘制一个简单的标准正态分布（也就是对称均匀分布）的概率密度函数（PDF）是一个相对简单的事情，只需要将每个区间内出现频率转换为概率即可。而如果你想根据实际样本而非理论分布来画这个曲线，那就需要做些额外工作，比如使用KDE估计法。

直方图与箱形图：区别与应用

尽管两者都用于展示单个变量或多个变量之间关系，但是它们有一些关键区别。首先，每组箱形盒子的高度代表的是该组中所有观测值中的众数，而不是总体上的百分比；其次，由于不包含任何人工调整，这使得他们更加客观和重现性强。此外，与箱形格不同，箱型简化了许多细节，使得快速比较变得更加容易。

理解直方圖の峰值、中位數與寬度

峰値：这是当大量样本聚集在某一点时，该点附近发生最大数量变化的地方。

中位數：这是在排序后的数字中位于最长那部分长度的一半处，也就是说，对于具有奇数项列表，其中数字居于中央位置。

宽度：通常指的是从第一四分之一到第三四分之一所需移动多少距离，以便覆盖50%以上但不足75%范围内的事物。

在統計學中為什麼要使用 Histograms？

這是一個很好的問題，因為從實踐角度來看，這種技術對於快速且有效地獲得關於資料集各種特徵的大致了解至關重要。我們能夠識別出異常點、模式以及資料集可能存在的小範圍內變動，這對於確定後續研究方向或進一步分析選擇非常有助。

直觀理解通過 Histgrams 的機器學習中的特征選擇與直接量化

當我們進行機器學習時，我們經常面臨一個挑戰，即如何從高維空間中找到最相關且有用的特徵來訓練模型。我們可以通過創建散佈圖並比較不同的區間大小，以及將這些區間轉換成類別標籍，我們能夠更清楚地看到哪些區域是由大多數樣本占據，並且我們可以根據此來調整我的模型設定以捕捉這些區域，並忽略其他區域。