本文主要是介绍OEEL图表——进行直方图绘制histogram函数的使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
简介
本文将使用histogram函数来进行数据分析。
直方图是一种用于可视化数据分布的图表。它可以帮助我们理解数据的集中程度、偏移程度和分散程度。以下是直方图的一些主要作用：
1. 展示数据分布：直方图可以将数据按照不同区间进行分组，并以柱状图的形式呈现。通过观察直方图的形状和高低，我们可以了解数据在不同区间内的分布情况。
2. 检测异常值：直方图可以帮助我们发现数据中的异常值。异常值往往会导致直方图在某一区间内出现明显的峰值或者缺口。通过观察直方图，我们可以发现这些异常值并进行进一步的分析。
3. 判断数据分布的偏度和峰度：直方图的形状可以反映数据的偏度和峰度。偏度指的是数据分布的对称性，而峰度指的是数据分布的尖锐程度。通过观察直方图的形状，我们可以初步判断数据的偏度和峰度。
4. 比较数据分布：直方图可以用来比较不同数据集的分布情况。通过将多个直方图进行重叠或并列显示，我们可以直观地比较数据集之间的差异和相似性。
总的来说，直方图是一种简单而有效的数据分析工具，可以帮助我们了解和解释数据的分布特征。
函数
oeel.plotly.histogram(...)
oeel.plotly.histogram(featCol, properties, legendNames, title, bargap)histogram. Return the overlaid histogram of the properties, with their legends and title
Arguments:
featCol*ee.FeatureCollect
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