直方图绘制 如何选择bins数

@创建于：20201216
@修改于：20201216，20210813

1、直方图分bin的必要性

在python、matlab、ROOT(https://root.cern.ch/)语言中，画直方图（histogram）来观察众多事例的整体分布是一种非常有效的方式。为了更客观且较好的方式反映数据本身的分布形态，需要对bin数（bin等宽情况）进行合理设置，尽量避免个人主观行为。

诚然，对于一个直方图来说，没有所谓的最佳区间间隔个数，不同的区间间隔大小会揭示数据样本不同的数值特性。这就需要对特定的需求进行确定。

特别说明：
对于bin不等宽的情况（ROOT中有），则需要另行探讨。本博客所列出的方法有待进一步的探讨，本处不进一步深入研究。

2、计算bin数的方法

本处介绍四种计算小区间间隔个数的方法，分别是 SquareRoot，scott，freedmanDiaconis 和 sturges。这里的每个小区间间隔又称为 bin，所有的小区间间隔组成的数组称为 bins。

2.1 SquareRoot

SquareRoot（开根号）方法是一个广泛用的方法，开根号的对象是事例数的个数 n。

$bins\_number=[\sqrt{n}$