在数据分析和统计学中，直方图和箱形图是两种常用的可视化工具，它们都用于展示数据集的分布情况。然而，这两种方法各有其独特之处，并且适用于不同的情境。因此，我们将探讨直方图与箱形图相比的优势，以及何时应该选择使用哪一种。

首先，让我们简要了解一下这两个概念。直方图是一种条形图，其中每个条目代表数据集中的一组值，通常是连续的数字范围。在这种情况下，每个条目宽度相同，而高度则反映了该范围内观测值的频率或数值。如果我们的目标是理解大规模连续数据集（如温度、时间间隔等）的分布模式，那么直方图是一个非常强大的工具。

另一方面，箱形图是一种更为复杂但信息量更丰富的可视化方式，它提供了关于一个样本或多个样本中第百分位数（Q1）, 中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）以及最大最小值之间更多细节信息。此外，通过在盒状区域中画出一根线来表示标准差，可以进一步增强其解释性。

那么，在什么时候会倾向于使用直方图而不是箱形呢？首先，当你想要快速地看到大量连续变量如何分布时，比如股票价格、销售额或任何其他可以用来构建一个由许多单一观测点组成的大型集合时，你可能会考虑使用直方圖。这使得能够迅速识别峰值、尾部分布以及整体趋势，而不需要深入了解每个具体点的情况。

此外，由于它们简单直接，易于阅读和理解，不同专业人士也能轻松地从这些基本绘制获得洞见。这对于初学者来说尤为重要，因为它允许他们以较低的心智负担开始学习过程，然后逐渐转向更加复杂和详细的可视化技术，如散点矩阵或者热力図。

然而，有些场合下使用箱式出来看起来更具吸引力。例如，当你对整个数据集进行比较并试着确定不同群体之间是否存在显著差异时，就像是在进行研究实验室中的生物学实验结果比较一样。在这种情况下，每组包含多项测试结果，因此需要查看所有三个主要统计参数：最小值、中位数，最大小幅，以便全面评估每组表现。此外，如果您的目标是确定异常行为或异常极端事件，即“离群点”，那么您可能希望利用更多关于总体变化范围的小知识，如标准偏差，而不是仅仅关注中心趋势。

最后，但绝非最不重要的一点，是当您正在处理带有众多缺失记录或者重复计次的问题子集时，您可能会发现自己不得不依赖于其他类型可视化策略，比如折线或堆叠柱状来揭示模式。虽然这些都是很好的解决方案，但如果您已经知道您的主导问题属于明确类型——即连接到某一特定类别——那么这个决定变得更加清晰了。而且，对于那些涉及大型数据库的人来说，他们经常被迫同时考虑效率因素，所以如果所需绘制的是只有一系列固定数量分类事实，那么尽管一些功能有限，但由于简单性，便捷性，其速度快又容易操作，使得他们更倾向于选用 直方圖作为自己的首选工具之一。

总结一下，上述提到的几个例子给出了为什么在某些情景中选择直接显示均匀分割区块而不是精确计算中央趋势并展示上界/下界阈值成为必要的时候，从理论上讲，在这两个领域存在着明显竞争关系。但实际应用中，我们可以发现无论是在高级研究还是初步探索阶段，无论是在寻找概率密度还是检测离群点，都有各自专长的地方。因此，对待两者的决策应基于预期任务及其相关需求，并根据个人经验找到最佳平衡；毕竟，不同的情境下，有时候我们就必须灵活调整我们的选择，以实现最佳效果。不过，在尽一切努力后，如果仍然难以做出决定，那么记住这个原则：随着技能水平提高，更精细详尽的手段将逐渐取代最初粗糙但有效的手法。你永远不会错过机会去深入挖掘你的数据，只要你愿意走那一步！