直方图输入区域包含非数值型数据

直方图(Input area contains non-numeric data)

当涉及到数据可视化时，直方图是一种非常有用的工具，它可以可视化数值数据集中的值的分布情况。然而，在创建直方图时，如果输入区域包含非数值型数据，这些数据会引起直方图的错误。

直方图是一种将数据分布可视化的方式，它将一组数据分成不同的间隔，并将每个间隔内的数据数量作为一条竖条，这样就可以看到数据的分布情况。直方图是数据驱动的，因此，如果输入区域包含非数值型数据，则无法有效地生成直方图。

下面我们从多个角度分析直方图输入区域包含非数值型数据对创建直方图的影响。

1. 直方图仅适用于数值型数据

直方图旨在处理数值型数据，因为它可以告诉我们数值数据集中数据值的分布情况。当直方图被应用于非数值型数据时，它将失去其原有的意义。例如，如果我们尝试为一组颜色创建直方图，则这不是有效的方法，因为颜色是一个分类变量，它不能被分成间隔。

2. 非数值型数据会导致直方图出错

如上所述，将非数值型数据分成间隔是没有意义的，因此，在创建直方图时，这些非数值型数据会导致直方图出错。在这种情况下，我们必须先将非数值型数据转换为数值型数据，然后再创建直方图。这可能需要一些预处理步骤，例如将分类变量编码为整数。如果这些步骤被忽略，则可能会导致错误的直方图。

3. 非数值型数据可以使用其他图表来显示

直方图不是显示所有类型的数据的最好选择，但是可以使用其他图表来显示非数值型数据。例如，散点图可用于显示分类数据，并且可以在其上绘制数值数据点以显示其分布情况。

4. 非数值型数据可以使直方图更丰富

尽管直方图不适用于非数值型数据，但这些数据可以使直方图更丰富多彩。例如，如果我们有一组数值型数据，并想知道不同颜色的数据出现的频率，我们可以使用颜色作为非数值型分类变量，并为每个颜色创建一条直方图条。这将使直方图更具信息性，并使其更易于理解。

综上所述，直方图旨在处理数值型数据，因此，直方图输入区域包含非数值型数据将导致直方图出错。然而，我们可以使用其他图表来显示非数值型数据，并将它们用于使直方图更丰富多彩。在创建直方图之前，预处理步骤可能是必要的，以将分类变量编码为整数。虽然直方图不适用于所有类型的数据，但它对于数值型数据的分布情况提供了有价值的洞察。