能分清直方图和柱状图，你就是图表届的“头号”玩家｜图表家族#36
镝摘
虽然直方图是柱状图的一种（毕竟乍眼看都是很多柱子的样子），但是其实它俩一个喜欢数多少，一个喜欢比大小。
直方图展示数据分布
猜猜看哪个是直方图？
直方图（Histogram）是一种可视化在连续间隔，或者是特定时间段内数据分布情况的图表，经常被用在统计学领域。简单来说，直方图描述的是一组数据的频次分布，例如把年龄分成“0-5,5-10，……，80-85”17个组，统计一下中国人口年龄的分布情况。直方图有助于我们知道数据的分布情况，诸如众数、中位数的大致位置、数据是否存在缺口或者异常值。
（注：众数是指一组数据中出现次数最多的数据值，众数可能是一个数，但也可能是多个数。中位数是指可将数值集合划分为相等的上下两部分的数。）
根据数据分布状况不同，直方图展示的数据有不同的模式，包括对称单峰、偏左单峰、偏右单峰、双峰、多峰以及对称多峰。
直方图的数据模式
来源：Wikipedia
直方图的百年历史
一般认为，直方图最早是由数理统计学家Karl Pearson引入的，1891年他在文章“Contributions to the Mathematical Theory of Evolution II: Skew Variation in Homogeneous Material”中，运用直方图展示了均质材料中的偏差。
Karl Pearson
Contributions to the Mathematical Theory of Evolution II:
Skew Variation in Homogeneous Material
Karl Pearson
随后，他也统计了欧洲250位君主的在位长度，以每3年为一个区间，发现在位时间在9-12年的君主数量最多（众数）。除此之外，我们也能看到没有人的在位时间是在51-54年，整体来说，在位时间长的君主很少。
图片来源：Statistical Approaches to Length of Reign
直方、柱状大不同
直方图和柱状图最让人迷惑的地方，就是它们长得非常相似。实际上，直方图和柱状图无论是在图表意义、适用数据上，还是图表绘制上，都有很大的不同。
1.直方图展示数据的分布，柱状图比较数据的大小。
这是直方图与柱状图最根本的区别。举个例子，有10个苹果，每个苹果重量不同。如果使用直方图，就展示了重量在0-10g的苹果有多少个，10-20g的苹果有多少个；如果使用柱状图，则展示每个苹果的具体重量。
所以直方图展示的是一组数据中，在你划分的区间里，这些数据的分布情况，但是我们不知道在一个区间里，单个数据的具体大小。下图展现了游客在博物馆的游览时间，其中，将近40％的游客仅逗留了0-10分钟。但是我们无法知道这些游客中，每个人具体的游览时间是多少。
图片来源：A Histogram is NOT a Bar Chart
而在柱状图里，我们能看到的是每个数据的大小，并且进行比较。下图就比较了在12次展览中，参观者参观时间的中位数，我们能够知道参观的具体用时。
图片来源：A Histogram is NOT a Bar Chart
2.直方图X轴为定量数据，柱状图X轴为分类数据。
由图表的原理就决定了，X轴在直方图与柱状图中的用法是不一样的。在直方图中，X轴上的变量是一个个连续的区间，这些区间通常表现为数字，例如代表苹果重量的“0-10g，10-20g……”，代表时间长度的“0-10min，10-20min……”。而在柱状图中，X轴上的变量是一个个分类数据，例如不同的国家名称、不同的游戏类型。
图片来源：www.mathsisfun.com
因此，直方图上的每根柱子都是不可移动的，X轴上的区间是连续的、固定的。而柱状图上的每根柱子是可以随意排序的，有的情况下需要按照分类数据的名称排列，有的则需要按照数值的大小排列。
3.直方图柱子无间隔，柱状图柱子有间隔
因为直方图中的区间是连续的，因此柱子之间不存在间隙。而柱状图的柱子之间是存在间隔。还有一个值得注意的地方，在直方图中，第一根柱子应该和Y轴有一定的间隔，即使都是从“0”这个值开始的。因为X轴与Y轴上“0”的意义不同，而且很多直方图上的区间并不是从0开始的。
4.直方图柱子宽度可不一，柱状图柱子宽度须一致
柱状图柱子的宽度因为没有数值含义，所以宽度必须一致。但是在直方图中，柱子的宽度代表了区间的长度，根据区间的不同，柱子的宽度可以不同，但理论上应为单位长度的倍数。
例如，美国人口普查局（The U.S. Census Bureau）调查了12.4亿人的上班通勤时间，由于通勤时间在45-150分钟的人数太少，因此区间改为45-60分钟、60-90分钟、90-150分钟，其他组距则均为5。
通勤数据
来源：Wikipedia
可以看到，Y轴的数据为“人数/组距”，在这种情况下，每个柱子的面积相加就等于调查的总人数，柱子的面积就有了意义。
通勤时间直方图
来源：Wikipedia
当上图的Y轴表达的是“区间人数/总人数/组距”，这个直方图就是我们初中学习的“频率分布直方图”，频率指的是“区间数量/总数量”。在这样的直方图中，所有柱子的面积相加就等于1啦。
使用直方小窍门
1.注意组距
组距会影响直方图呈现出来的数据分布，因此在绘制直方图的时候需要多次尝试改变组距。
组距较大的直方图
组距较小的直方图
2.X轴上为左闭右开区间
一般来说，X轴上的区间遵循“左闭右开”的原则，即在一个“a-b”的区间里，数据x应为“a≤x＜b”。
3.注意Y轴所代表的变量
Y轴上的变量可以是频次（数据出现了多少次）、频率（频次/总次数）、频率/组距，不同的变量会让直方图描述的数据分布意义不同。
隐藏在身边的直方图
生活中，我们接触比较多的的应该是RGB直方图，这种直方图常出现在在PS、相机等场景中。
来源：Thomas看看世界，知乎
在RGB模式下，图片的颜色与红（Red）绿（Green）蓝（Blue）组成，各自的数值范围均为0-255。其中，红色直方图就描述了0-255这个数值范围内，像素的分布情况。但这种直方图的X、Y轴没有具体数值，我们只能数据分布模式大致判定照片情况。
从今往后，你就能一眼找到那个在柱状图海洋的直方图啦！如果你有遇到有趣的直方图，欢迎在评论跟大家分享喔~
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更多镝数使用问题请参看以下文章，如果仍有无法解决的问题，请发送邮件至public@dydata.io或者直接在后台留言。
咱们下期再见！
参考文章
Statistical Approaches to Length of Reign
http://slideplayer.com/slide/7812080/
How to Draw a Histogram
https://www.wikihow.com/Draw-a-Histogram
A Histogram is NOT a Bar Chart
https://www.forbes.com/sites/naomirobbins/2012/01/04/a-histogram-is-not-a-bar-chart/#fc6366a6d775
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来源：http://dy.163.com/v2/article/detail/DG3OF9N605118F5T.html
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