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Data Visualization
将数值数据分箱并绘制直方图，可视化统计分布，可选叠加正态曲线与统计摘要
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解析一组数值，通过 Sturges / Freedman-Diaconis / Scott 规则或固定数量选择分箱数，统计每个区间的频次，并绘制柱状 SVG 直方图，可选叠加正态曲线与描述性统计摘要（均值、中位数、标准差、四分位数）。
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案例
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工具使用指南
直方图生成器是一款在线数据可视化与统计分析工具，能够快速将您输入的数值数据进行分箱处理并绘制出直方图。它支持 Sturges、Freedman-Diaconis、Scott 等多种自动分箱规则或自定义固定区间数量，同时支持叠加正态分布曲线并输出均值、中位数、标准差等描述性统计摘要，帮助您直观分析数据的分布特征。
背景
老师手头有一批学生的期末考试成绩，想了解整体成绩的分布状态，看看是否符合正态分布。
问题
手动计算分段频次并画图效率低下，且无法直观对比正态曲线。
如何使用
将成绩数据复制到“数据值”输入框中，分箱方式选择“自动”，勾选“显示正态曲线”和“显示统计量”，配色方案选择“默认”。
{
"dataValues": "55,60,62,65,67,68,70,71,72,72,73,74,75,76,77,78,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,90,92,95",
"binningMethod": "auto",
"showNormalCurve": true,
"showStatistics": true,
"colorScheme": "default"
}结果
获得一张带有正态拟合曲线的直方图，并清晰看到平均分、中位数及标准差，便于评估班级整体水平。
背景
工程师收集了用户访问网页时的加载延迟数据（单位：毫秒），需要找出大部分用户的延迟集中在哪个区间。
问题
延迟数据波动较大，需要使用特定的分箱规则来减少异常值对分箱的影响。
如何使用
在“数据值”中粘贴延迟数据，将分箱方式设置为“Freedman-Diaconis”，配色方案选择“冷色”，并开启统计量显示。
{
"dataValues": "120,150,180,200,210,220,250,280,300,350,400,450,500,600,800,1200",
"binningMethod": "fd",
"showNormalCurve": false,
"showStatistics": true,
"colorScheme": "cool"
}结果
支持输入以逗号、空格或换行符分隔的纯数字列表。
分箱方式决定了直方图柱子的数量。您可以选择“自动”或 Sturges 等统计学公式，也可以选择“固定数量”手动指定柱子个数。
包含平均值（Mean）、中位数（Median）、标准差（Standard Deviation）以及四分位数（Quartiles）等核心统计量。
请确保勾选了“显示正态曲线”选项，且输入的数据为有效的数值列表，系统会基于数据的均值和标准差自动绘制对应的正态分布曲线。
工具会生成标准的 SVG 矢量图，您可以直接复制或保存生成的 HTML/SVG 代码用于报告中。
生成了基于 FD 规则分箱的直方图，清晰展示了高延迟用户的分布比例，帮助定位性能瓶颈。