在数据分析和科学中，直方图是一种常用的可视化工具，它能够帮助我们了解数据分布的概况。通过将一系列数值分成一定数量的区间，并对每个区间内的点数进行计数，我们可以获得关于数据集中趋势、偏态和离群值等方面的重要信息。在实际操作中，选择合适的bin（即直方图中的每个区间）大小是一个关键步骤，这不仅影响到直方图的准确性，也关系到其绘制速度。

首先，让我们来理解什么是bin。bin就是直方图中的一个区域，它代表了数据集中可能落入该区域内的一个连续范围。当我们绘制直方图时，每个观测值都会被映射到它所对应的bin上，从而确定它应该被计入哪一个区域。如果我们的目标是以一种清晰且有意义地展示数据分布，那么正确设置bin大小至关重要。

对于大多数情况来说，我们希望我们的bins尽量均匀分布，使得每个区间包含相似的数量或频率。这就要求我们需要调整bins' number（即总共划分出的bins数量）。如果bins过小，可能会导致出现很多空白区域，而如果bins过大，则可能会使得细微差异无法得到体现。此外，如果选取的是等宽 bins，即所有区间都具有相同宽度，那么更改bins' number只需简单地改变最后一个观测值所对应到的bin边界位置即可。

那么，我们如何根据具体情境来选择最合适的bins' number呢？这通常依赖于以下几个因素：首先是要分析的问题本身；其次是原始数据集中的特征，如范围、刻度单位以及是否存在异常值；再者还有用户个人偏好，比如他们愿意接受多少程度上的细节丢失，以换取更快计算速度或更易读懂的人类解释能力。

在实际操作中，可以采用一些经验法则或者自动化方法来指导这个过程。例如，对于较为连续且没有明显模式或峰值的情况下，一般建议使用10-20个等宽 bins，这样既能保持足够的小空间分辨，又不会过于复杂难以阅读。而当面临峰形分布时，如高斯分布，就需要更多细致些的地带，以便捕捉这些重要结构的一部分。当然，对于非参数统计分析，不同类型的手段也可以用来估计最佳参数。

此外，还有一种技术叫做“交互式探索”，这种方法允许研究者通过动态调整不同的参数（比如变换x轴标签、修改颜色编码等），同时实时更新显示结果，从而找到那个让自己感觉最满意和最有说服力的版本。在这种情况下，逐渐试验不同配置并观察效果变化，是非常有效的一种方式。不过，这通常需要专业软件支持，因为它们提供了丰富功能和灵活性以供用户自定义探索过程。

然而，在某些情况下，由于时间限制或者计算资源限制，我们不得不牺牲一些精确度去追求快速结果。在这样的场景下，可以采取一种简化策略：例如，将原来的高密度域进一步细分，而低密度域则保留较大的窗口。但这样做必须谨慎，因为直接忽略掉某些潜在性的细节信息会损失原有的历史价值，而且对于那些特殊事件可能产生重大影响的情况，更是不宜轻易放弃原本精确的地方信息记录下来进行后续处理与反思之用处非常巨大。

综上所述，当你准备着手创建一张直方图的时候，你应当考虑你的目标是什么，以及你想要从中获取哪些洞察力。你还应当了解你的原始资料包括哪些特定的属性，以及它们如何影响你对结果质量要求。这一步骤虽然看起来有些复杂，但它保证了输出结果更加符合真实需求，同时提高了整个工作效率。如果你能成功平衡这些因素，你将能够创造出既美丽又有用的视觉表示，为未来的决策提供坚实基础。