一、定义与构成
横轴，是数据连续取值区间的展现。我们把数据按照特定的组距划分为若干区间，例如[a, a+d), [a+d, a+2d)等。这样的划分方式，使得我们可以更清晰地理解和展示数据的分布情况。
纵轴，代表的是频率与组距的比值，也就是频率密度。每个矩形的高度由这个比值决定，底边则代表组距。每个矩形的面积对应着数据落在该区间的频率。通过面积的形式，我们可以更直观地看到数据的分布形态。
频率分布直方图的核心性质在于，所有矩形的面积之和为1，这反映了各组频率的累积分布。每一部分的面积，都代表了对应区间数据的频率，而整体面积的和，则代表了数据的全覆盖性。
二、绘制步骤详解
我们需要根据数据范围确定组数和组距。组数的选择要根据数据的特性和分析的需要，而组距则是数据范围与组数的比值。
接下来，我们需要进行统计和计算。这包括计算每个区间的频数（数据落在此区间的数量），频率（频数除以样本总数）和频率密度（频率除以组距）。
在绘图规则方面，我们以组距为底边，以频率密度为高来绘制矩形。这样的绘图方式，可以让我们通过矩形的面积来直观地看到数据的分布。
三、关键指标的计算
除了直观的图形展示，频率分布直方图还有一些关键的指标，如平均数、方差、中位数和众数。这些指标可以从不同的角度描述数据的特性。
四、与频数直方图的区别
频率分布直方图与频数直方图在纵轴定义和适用场景上有所不同。频数直方图的纵轴直接表示频数，而频率分布直方图的纵轴为频率密度。频率分布直方图更适合进行概率密度分析。
五、工具实现
在实际分析中，我们可以使用各种工具来绘制频率分布直方图。例如，Matplotlib和Seaborn是常用的两个Python库。通过设定相应的参数，我们可以方便地绘制出频率分布直方图。
频率分布直方图是一种通过面积来直观展示数据分布形态的图形。它可以帮助我们深入理解数据的特性，是进行数据集特征分析的基础工具。通过绘制频率分布直方图，我们可以更直观地看到数据的分布情况，从而更好地进行统计分析和决策。
