类宽计算器 类宽计算器 计算器 标准化接口 多渠道路由
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更新时间：2025.10.24
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多渠道并发试用，API选型无忧

免费在线类宽计算器，使用公式(max-min)/n精确计算数据分布类宽。适用于直方图制作、统计分析、数据可视化等场景，提供专业的数据分布分析计算服务。

类宽计算器验证工具

最小值
类别数量
最大值

更快的集成到应用程序及MCP客户端

提供标准化API接口与MCP协议双重集成方式，一键接入各类应用。RESTful API支持多语言调用；MCP服务专为AI客户端优化，实现分钟级快速构建智能应用，无缝处理复杂数据流，助您高效实现AI创新与落地。 MCP客户端→

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async function calculatorClassWidth() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/calculator_class_width/saf2025102460732503ab83';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/{您的Apikey}'
            // AppCode是常量,不用修改； Apikey在‘控制台 -->API KEYs --> 选择’API应用场景‘，复制API key
        },
        body: {"minimumValue":0,"numberOfClasses":0,"maximumValue":0}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('状态码:', response.status);
        console.log('响应数据:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('请求失败:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
calculatorClassWidth()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('错误:', error));
Cursor MCP 配置
设置指南
  • 1打开 Claude Desktop 应用
  • 2点击菜单栏中的 “Claude” → “Settings” → “Developer”
  • 3点击 “Edit Config” 打开配置目录
  • 4编辑 claude_desktop_config.json 文件
  • 5API 现在将在您的对话中可供 AI 代理使用
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产品介绍
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📊

类宽计算器

类宽计算器可用于找到数据分布的类宽。类宽公式基于所有类别都具有相同大小的假设。您还可以使用它来估计分布中数据的范围。此工具还返回您应该为给定范围内的类别数量使用的类间隔。如果您想展示您的分布（如直方图），该工具也很有用。继续阅读以了解如何计算类宽。

🔎 如果您想了解更多关于数据展示的信息，请访问我们的直方图计算器。

🧮

如何使用类宽计算器来找到类宽？

现在您知道什么是类宽，让我们学习如何实现它。按照逐步说明获取数据的类宽。注意！如果您事先没有最小值和最大值来找到类宽，您可以使用我们的最小值和最大值计算器。

  1. 使用分布的最大值作为最大值。
  2. 输入分布的最小值作为最小值。
  3. 输入分布所需的类别数量作为类别数量。
  4. 计算器现在将使用类宽公式显示类宽。
📝

什么是类宽？

分布的最大值和最小值边界之间的差值称为类宽，前提是分布内的所有类别都具有相同的宽度。类宽也可以称为两个连续类别的下限之间的差值。计算器使用类宽公式来估计此值：

类宽 = (最大值 - 最小值) / n

其中：

• 最大值 - 数据集的上界；

• 最小值 - 数据集的下界；

• n - 分布内的类别数量。

🌰

示例：如何使用类宽计算器计算类宽

考虑以下15名学生的测试成绩：45, 68, 82, 79, 67, 55, 75, 55, 85, 89, 90, 78, 45, 66, 和 49。

计算过程：

1. 识别数据集中的最大值和最小值，分别为90和45。

2. 输入最大值和最小值。分布中最大值和最小值之间的差值，也称为范围，通过 最大值 - 最小值 = 45 估计。

3. 使用类别数量，比如 n = 9，计算类宽，即 类宽 = 45 / 9 = 5。

4. 类宽公式返回将此数据分布到9个类别的适当类宽，即5。

🌍

类宽参数的用途

类宽，也称为类间隔，在将数据表示为直方图时至关重要。一旦您知道了适当的类宽，范围就可以被分成几个类别，每个类别的大小等于类宽。类别的端值称为类限。每个类别都有两个限制 - 上限（或最大值）和下限（或最小值）。

将数据排列到各自的类别中，当您想要找到集合内值的出现频率时很有用。这些数据可以是任何东西，无论是学生获得的分数、学生的智商水平、得分的跑数，还是您最喜欢的球员得分的进球数。

一旦您有了出现频率，您就可以使用它来制作直方图。在这里，类别数量成为条形数量，条形限制之间的差值或间隔就是您的类宽。

探索我们的其他工具来了解数据分布。我们强烈推荐Omni的均值中位数众数计算器，以便对您的分布得出更多结论。

📚

类宽的重要性

类宽对于将数据组织成有意义的类别或区间至关重要。它有助于创建直方图和频率分布，提供数据的清晰视觉表示。

选择合适的类宽：

• 类宽太大可能会过度简化数据，丢失重要细节

• 类宽太小可能会使分布过于复杂

适当的类宽选择有助于更好地理解数据的分布模式和特征，是统计分析和数据可视化的重要基础。

❓

常见问题

为什么类宽很重要？

类宽对于将数据组织成有意义的类别或区间至关重要。它有助于创建直方图和频率分布，提供数据的清晰视觉表示。

如果我选择的类宽太大或太小会发生什么？

类宽太大可能会过度简化数据，丢失重要细节，而类宽太小可能会使分布过于复杂。

如何计算类宽？

您可以通过3个步骤计算类宽：

1. 计算数据集的范围：范围 = 最大值 - 最小值

2. 确定类别数量，n。

3. 应用类宽公式：类宽 = 范围 / n

如果最大值是20，最小值是2，数据集的范围是多少？

数据集的范围将是18。您可以使用此公式计算：范围 = 最大值 - 最小值。

API接口列表
类宽计算器
类宽计算器
1.1 简要描述
类宽计算器
1.2 请求URL
/[[username]]/v1/calculator_class_width/[[function-no]]
1.3 请求方式
POST
1.4 入参
参数名 参数类型 默认值 是否必传 描述
minimumValue number 0 否 数据集中的最小值
numberOfClasses integer 5 否 期望将数据分成的类别（组）数量
maximumValue number 100 否 数据集中的最大值
1.5 出参
参数名 参数类型 默认值 描述
classWidth number 计算得出的类宽值，即每个类别的宽度
dataRange number 数据集的范围，等于最大值减去最小值
1.6 错误码
错误码 错误信息 描述
FP00000 成功
FP03333 失败
1.7 示例 
参考上方对接示例