完成分布图的展示，有

1. histogram 图
1. The kernel density 图，需要假设 KDE

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Where histograms struggle
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1. Data with multiple strong peaks
1. Small data

后者比前者好的原因是

1. 当数据出现多个 peak 时，histogram 图表现是参差不齐的
1. 特别地，当数据量很少时，这个问题会更加严重

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Varying bin-numbers (geom_histogram(bins = n))) from 10 to 55

由于 histogram 图的各种缺点，因此有多方限制，比如

1. 一般 bin 的数量在 10 - 55 之间，**可以使用 for 循环进行判断**
1. 需要根据数据量大小，进行更加细致的判断

todo 做这两种图的对比

```{r}
suppressMessages(library(tidyverse))
airquality %>% 
    ggplot(aes(x = Wind)) +
    geom_histogram(alpha = 0.8) +
    theme_minimal()

airquality %>% 
    ggplot(aes(x = Wind, y = stat(density))) +
    geom_histogram(alpha = 0.8) +
    theme_minimal()
```

`y = stat(density)` 可以标准化后，看比例。

书签
https://campus.datacamp.com/courses/visualization-best-practices-in-r/single-distributions?ex=6
