什麼是莖葉圖？
莖葉圖（又稱枝葉圖）是一種能快速整理數值資料的方法，讓你一眼看出資料的分布形狀與離散程度，同時又完整保留每一筆原始數值。每個數字都會拆成兩部分：莖（前面的位數）與葉（後面的位數）。所有的莖只列出一次排成一欄，各個莖對應的葉則由小到大寫在旁邊。最後的圖看起來就像一張橫躺的長條圖，卻又能呈現出所有資料點。
如何使用這個產生器
把你的數字貼上或輸入到資料框中，數字之間用逗號、空格或換行分隔皆可。接著選擇每片葉子要由幾位數構成（1 到 4 位），也可以視需要開啟分莖功能，將每個莖拆成低半段（葉為 0–4）與高半段（葉為 5–9）。工具會自動畫出莖葉圖，並計算一整組描述統計：資料筆數、最小值、最大值、全距、總和、平均數、中位數、眾數、樣本變異數與樣本標準差。
公式解析
當葉長為 L 時，令除數 D = 10^L。對於某個數值 x，莖為 \lfloor x / D \rfloor，葉為 x \bmod D。
以 L = 1、x = 47 為例，莖是 \lfloor 47 / 10 \rfloor = 4，葉是 47 \bmod 10 = 7，因此 47 會顯示為「4 | 7」。統計量採用樣本標準差，也就是將離差平方和除以 n - 1。
實例演練
以資料 22、25、26、33、35、36、38、42、45、45、46、47、47、47、48、48、49、52、54、56、58、58、65、68、69、74、75、87、99 為例，筆數為 29，最小值 22，最大值 99，全距 77，總和 1494。平均數為 1494 / 29 = 51.52，中位數（第 15 個值）為 48，眾數為 47（共出現三次）。樣本變異數約為 321.5，對應的樣本標準差約為 17.93。莖葉圖的開頭會是 2 | 2 5 6 與 3 | 3 5 6 8。
使用注意事項與精準校對原則（6 大核心守則）
📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位
輸入各項數值時請務必確認量綱（例如小時、天數、金額、百分比），避免單位不匹配引發推算偏差。
🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障
所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成，資料絕不上傳伺服器，嚴格守護商業與個人隱私。
📊 3. 符合公認學術與產業計算模型
演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型，經多重情境交叉核對，數值嚴密精確。
📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出
支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿，亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。
🔄 5. 多情景敏感度動態對比
建議針對極端值與多組預期情景分別試算，觀察輸出數據的波動區間，輔助做出更穩健的決策。
🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明
本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用，如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。