📊 数据
📶直方图
把连续的数据装进一组一格，数出每格几人——数据的形状一眼可见。
12 名同学的测验成绩摊在桌上：95、12、67、84……条形图擅长比较「狗 8、猫 5」这样的类别，可分数不是类别——它们是连成一片的数，从 0 到 100 任意取值。硬给每个分数画一根柱子，80 多根柱子挤成一堵墙。怎么办？把数装组。这就是直方图的出发点。
直方图不是条形图
两者都靠高矮柱子说话，但有本质区别：
- 条形图的横轴是类别，柱子之间留缝，调换顺序也无妨；
- 直方图的横轴是连续的数值，按大小排好、不许乱动，柱子肩并肩、不留缝——因为 50～60 和 60～70 本来就是紧挨着的两段。
缝不是装饰
条形图留缝，提醒你类别彼此独立；直方图不留缝，提醒你数据连续流淌。看图先看缝，就知道横轴上是类别还是数值。
分组与频数
把 12 个成绩按 25 分一段装进四组，每组的份数叫频数：
| 分数段 | 频数 |
|---|---|
| 0～25 | 1 |
| 25～50 | 2 |
| 50～75 | 5 |
| 75～100 | 4 |
12 个人的分布立刻现形：中间段（50～75）最挤，两边渐渐稀疏。动手分组前先定好边界归谁（比如 75 分算前一组还是后一组），免得有人被数两次或漏数。
切到条形模式感受一下：一组一根柱子，高度就是频数。直方图用的正是这一招，只是柱子要按数值顺序肩并肩站好。
组距多宽才合适
组距是每组盖住的范围（上面的例子是 25 分），它不是越小越精：
- 太宽（比如只分「及格 / 不及格」两组）：细节全被压平，中间的起伏再也看不见；
- 太窄（每 5 分一组）：柱子忽高忽低，噪声盖过形状。
多试几种宽度
同一批数据，用 25 分一段和 10 分一段各画一遍，摆在一起看：哪种宽度的轮廓最讲得通，就用哪种。选组距没有标准答案，只有合不合适。
读图三问
拿到直方图，依次问三句：
- 最高峰在哪？频数最大的组，就是数据最集中的地段；
- 两边匀不匀？高峰偏左说明多数人分数偏低、右边拖着长尾，偏右则相反；
- 整体铺多宽？从最左组到最右组横跨的范围，和数据跨度直接相关——极差与波动量的是同一件事的数值版。
动手检验
随堂小测
1. 直方图和条形图最明显的区别是什么？
2. 上表中 50～75 一组有 5 人，占 12 人的多大比例？
3. 组距调得太宽会发生什么？