经过对现有可视化资料的审视，我发现基础图表部分仍存在诸多不足之处，亟待完善。因此，我决定从今天起着手解决这些问题，争取尽快在多个常用软件中补齐常见基础图形的制作漏洞。在众多图表类型中，我决定先从数据维度最低的分类图表入手，经过筛选，目前主要分为四大类数据，而直方图作为其中最基础的一种，将是我们首先攻克的堡垒。
直方图的主要功能在于揭示数据的分布特征，虽然我们最常接触的是正态分布，但实际上数据分布形式远不止这一种。常见的分布类型还包括均匀分布、二项分布、泊松分布以及指数分布等。为了全面展示不同分布的特点，我们将逐一使用这些分布类型进行演示。
首先需要准备相应的数据集，这里我们选择最便捷的Excel工具来生成符合各种分布的数据，每类分布生成2048个数据点。以下是Excel中生成不同分布数据的公式，可以直接复制到单元格中使用↓
前三种分布类型可以通过简单的公式在单元格中拖拽填充即可生成，而剩余的几种分布则需要借助Excel的数据分析工具，具体操作步骤如下↓
首先打开Excel，点击顶部菜单栏的“数据”选项卡。在“数据分析”功能组中，找到并点击“数据分析”按钮。在弹出的数据分析对话框中，选择“随机数生成器”选项，然后点击“确定”。在随机数生成器设置界面中，选择合适的“分布类型”，即可开始生成数据。下面我们以具体示例演示一下↓对于最后两种分布类型，我们采用Python进行数据模拟，这种方法更为高效便捷，以下是相应的代码实现↓
【Excel图表制作】
数据准备工作完成后，我们就可以进入正题——绘制直方图了。以第一列数据为例进行初步演示↓
接下来，我们将根据数据图表的基本构成要素，逐步进行参数设置和美化。需要特别注意的是，直方图的核心调整参数主要有两个，通过调整BIn（区间数）的值，可以控制柱状图的宽度和数量，从而展示不同的数据分布特征。
左侧示例设置了50个BIn，右侧示例设置了20个BIn，具体数值可以根据实际需求进行调整。完成基础设置后，我们就可以按照相同的方法绘制剩余的图表。如果需要批量生成相同的图表，可以将当前图表保存为模板，后续直接套用模板即可，无需重复设置各项参数↓
【PowerBI应用】
在PowerBI中创建直方图的过程也相对简单，但需要注意的是，默认的视觉对象库中并不直接提供直方图选项，需要到市场（Marketplace）中搜索Histogram。
经过测试，虽然找到了几个可用的视觉对象，但它们的功能都比较有限，部分参数调节选项不足，甚至对于二项分布和泊松分布的数据处理出现了偏差。
【Python实现方法】
在Python环境中，绘制直方图非常直接，直接使用matplotlib库中的hist函数即可，只需添加相应的参数即可完成绘制↓
如果需要一次性绘制多个图表，可以使用以下代码将所有图表整合到同一画布中展示↓
【R语言实现】
在R语言中，推荐使用ggplot2包来创建高质量的图表，以下是绘制直方图的示例代码↓
同样，我们可以将六列数据整合到同一画布中进行展示，具体代码如下↓
以下是我使用PowerBI整理的历史文章链接，按照不同类型分类，方便大家根据需求查找：Microsoft Power BI↓
https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNjI2NWQ3NjktYjU0ZC00ZWZhLTgzMDgtMGI4ZTk1ZDlkODM3IiwidCI6IjI3NDQ3MWQ0LTM4ZDQtNDVlZS1hMmJkLWU1NTVhOTBkYzM4NiJ9
结束