在数据分析和统计学中，直方图和箱形图是两种常用的可视化工具，它们用于展示数据集的分布情况。虽然这两种图表都可以用来理解数据的集中趋势、分散程度以及异常值，但它们之间存在一些关键差异。
首先，我们来看看直方图。直方图是一种柱状图，其中每个柱子的宽度代表一个类间（即两个连续数值范围之间），而每个柱子的高度则表示该类间内观察到的频率或计数。在绘制直方图时，通常会将数据集中的所有观察值划分到一定数量的等宽类间中，并对每个类间计算出现次数或者频率，然后将这些频率转换为相应高度，以便于在二维坐标系上可视化。此外，对于那些包含大量样本点的大型数据集，可以使用密度估算方法，如高斯核函数，这样可以得到更精确地描述了整个分布的曲线。
接下来，我们要讨论的是箱形圖。箱形圖是一种简洁且强大的可视化工具，它通过四个重要统计量——下限、中位数、上限和四分位距——来描述一组数字。如果有一些数字比上限还要大，那么这些超出范围的数字被标记为“外围点”。箱形圖提供了关于数据集中位置（包括中位数）、离群点（如果存在）以及整体分布的一个快速概览。它非常适合处理不规则大小或格式不统一的一组数据，因为它能够忽略掉一些无关紧要的小细节。
除了基本结构上的不同之外，直方图和箱形圖还有其他几个显著区别。一旦你选择使用哪一种，你就需要考虑你的目标是什么，以及你想要从你的分析中获得什么信息。如果你想了解具体某一部分中的详细信息，比如特定区域内发生的事情，那么可能需要更多细粒度信息，这时候直接看原始數據或者创建一个更详细的地理映射可能会更有帮助。但是，如果你希望了解整体趋势并且想要比较多组不同的數據，那麼使用简单明了、易于解释但又足够丰富以供深入探究的大致框架，就像是一个好的故事讲述者一样，将复杂的事实展现得既清晰又引人入胜的话题就是box plot。
此外，在实际应用中，还有许多情况下，不仅仅只有单一类型的一次性采样，而是随着时间变化的情况也很普遍。在这样的情境下，时间序列分析变得尤为重要。在这种情况下，一个时间序列可以被认为是一个不断扩展列表，每当新事件发生时，都添加新的记录。而对于这样不断增长但总是在过去已经知道其结果的情况下的列表来说，更喜欢的是一种称作累积直方密度函数(CDF)或累积概率分布函数(CDF)这个概念。这使我们能轻松地看到如何根据已知历史行为预测未来的可能性，并利用这一能力进行决策。
综上所述，即使在技术层面上，有些选项可能看起来似乎是相同之物，但是他们各自带有独特的声音。当决定是否采用哪一种方法时，最终取决于我们试着回答的问题以及我们希望从我们的答案中学到什么，以及我们愿意承担多少风险去尝试做出假设性的推断。
