数据分析和科学计算中，直方图与箱形图是两种常用的数据可视化工具，它们都用于展示数据分布情况，但各自有不同的用途和特点。了解这两种图表的区别对于有效地进行数据探索和分析至关重要。
数据分布初探
在我们深入讨论直方图与箱形图之前，我们首先需要理解什么是数据分布。在统计学中，数据分布指的是一个或多个变量的值如何随机或不随机地被观察到的概率。它描述了所有可能取值以及每个值出现的频率。
直方图基础知识
直方图是一种柱状条形图，其中每个柱子的宽度代表的是一组连续数值中的间隔，而高度则代表了该间隔内数值出现的频率。通过绘制这样的柱状，可以快速地查看大型数据集中的模式、趋势以及异常值。由于其简洁明了，直方圖对非技术用户来说也易于理解。
直方圖類別與密度估計
在实际应用中，根据所需信息不同，可以选择使用类别（discrete）或密度（continuous）类型的直方圖。一张类别型直方圖通常用于计数整体数量，而密度估计型则更适合于处理连续变量，并可以揭示出更多细节，比如均匡变化或者高峰低谷等现象。
箱形図之美
箱形図是一种显示数字序列离群点、四分位数范围及其他统计参数的一维可视化表示方法。它由一系列框架构成，每个框架包含五部分：下限、中位数、上限、中间线，以及一根横线，这些分别代表着最小观测值(Q1)、第25%分位数(Q1)、第50%分位数(Median)以及最大观测值(Q3)。外部长条称为“尾”，如果存在超出此范围的大于Q3加三倍IQR的小于Q1减三倍IQR的任何观测点，则这些尾部会以不同的颜色标记出来，以便提醒读者注意异常情况。
箱形圖與資料品質
除了帮助识别异常性质之外，箱线图还能提供关于數據集中程度的一个视觉印象。当一个系列拥有较窄且紧凑相邻的小块时，那么这个系列就具有较高的一致性；相反，如果小块很宽散开，那么这个系列就是不稳定或者有大量差异。这使得它们成为判断样本质量及其内部结构的一种强有力的工具。
区分它们的关键要素
尽管两个工具都旨在展示数字序列，但它们之间存在一些显著差异：
目标: 直接利用直接从数据库检索到的原始输入来生成box plots，而histograms则主要针对preprocessed data。
输出: box plots显示总体中心趋势，同时突出了离群点；histograms专注于整个数字序列而没有特别突出的单独元素。
解释能力: box plots能够给予人们更全面的见解，因为他们同时展现了最小/最大观测价值并允许比较不同组之间的情况。
时间复杂度 : 对比boxplots，更简单快捷地生成 histograms，因為 histogram 需要进行binning过程，这意味着将大量连续实例聚合到一定数量的小范围内，从而降低计算负担并提高速度效率。
综上所述，即便两者都是为了传达某些基本统计信息，他们各自面临的问题领域却是截然不同的。此外，由於设计目的不同，它們對於顯示內容也有著異なる優勢，因此選擇何種作為最佳方式取決於當前的研究目標和實際情況需求。在日常工作当中，无论是用于初步了解新获取的大量数字还是想要精确评估特定子集，我们都会发现这些强大的可视化工具无处不在，是我们掌握事实世界秘密钥之一环。但是，在选择使用哪一种的时候，最好的策略就是知道你正在寻找什么，然后依据你的需求选择那个最适合你的工具。如果你想了解具体属性，你应该考虑使用盒须发电报；如果你想看到整体分布，你应该考虑使用历史记录。而结合这两者的优势，我们可以做出更加全面准确的事务决策，不断推动我们的研究前沿迈进一步。
