热图（英语：heat map）在二维空间中以颜色的形式显示一个现象的绝对量，是一种数据可视化技术。颜色的变化可能是通过色调或明度，给读者提供明显的视觉提示，说明现象是如何在空间上聚集或变化的。热图有两种完全不同的类别：聚集热图和空间热图。在聚集热图中，幅度被排列成一个固定单元格大小的矩阵，其行和列是离散的现象和类别，行和列的排序是有意的，而且有些随意，目的是暗示聚集或描绘出通过统计分析发现的聚集。单元格的大小是任意的，但足够大，可以清晰可见。相比之下，空间热图中某一量级的位置是由该量级在该空间中的位置所决定的，没有单元的概念，现象被认为是连续变化的。
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虽然“热图”是一个新兴的词汇，但是用明暗的矩阵来标示元素的方法已经有超过一世纪的历史了。[1]
历史
热图起源于数据矩阵中数值的二维显示。较大的数值用深灰色或黑色的方格（像素）呈现，较小的数值用较浅的方格表示。Loua (1873)使用明暗矩阵来可视化巴黎各区的社会统计数据。[1] Sneath (1957)通过将矩阵的行和列进行换位，将相似的数值按照聚类的方式放在彼此附近，来显示聚类分析的结果。Jacques Bertin使用类似的表示方法来显示符合累积量表的数据。将聚类树连接到数据矩阵的行和列的想法起源于1973年的Robert Ling。Ling使用打印机上的字符来表示不同的灰度，每个像素一个字符宽度。Leland Wilkinson在1994年开发了第一个用高分辨率彩色图形绘制聚集热图的计算机程序（SYSTAT）。
软件设计师Cormac Kinney在1991年注册了“热图”一词的商标，用来描述描述金融市场信息的二维显示。[2] 2003年收购Kinney发明的公司无意中让该商标失效。[3]
类型
热图有不同的种类：
- 生物学热图在分子生物学中通常用于表示从DNA微数组中获得的许多基因在一些可比样本（如不同状态的细胞、不同患者的样本）中的表达水平。
- 树图是数据的二维层次划分，在视觉上类似于热图。
- 拼贴图（Mosaic plot）是表示双向或多向数据表的平铺热图。与树图一样，拼贴图中的矩形区域是分层组织的。这意味着这些区域是矩形而不是正方形。Friendly (1994)调查了该图的历史和使用情况。
- 密度函数可视化是一种用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够感知点的密度，而不受缩放系数的影响。Perrot et al. (2015)提出了一种使用密度函数的方法，利用Spark和Hadoop的大数据基础设施来可视化数十亿和数十亿的点。[5]
配色
可以使用许多不同的配色方案来说明热图，每种方案都有感知上的优势和劣势。彩虹色彩映射经常被使用，因为相比于灰度的差异，人类更容易感知色彩的明暗，据称这将增加图像中可感知的细节数量。然而，科学界的许多人并不鼓励这样做，原因如下：[6][7][8][9][10][11]
等值区域图与热图的对比
等值区域图有时被误称为热图。等值区域图的特点是在地理边界内有不同的阴影或图案，以显示感兴趣的变量的比例，而热图（在地图上）的颜色变化与地理边界并不能对应上。[12]
软件实现
有几种热图软件可免费使用：
- R是一个免费的统计计算和图形软件环境，它包含了几个跟踪热图的功能，[13][14] 包括交互式聚集热图[15]（通过heatmaply （页面存档备份，存于互联网档案馆） R语言包）。
- Gnuplot是一个通用的免费命令行绘图程序，可以跟踪2D和3D热图。[16]
- Google Fusion Tables可以从Google Sheets电子表格中生成热图，限制在1000点的地理数据。[17]
- Dave Green的'cubehelix'配色方案提供了一种配色方案的资源，这种配色方案可以在黑白postscript设备上打印成单调增加的灰度。[18]
- Openlayers3可以在矢量图层中渲染所有地理特征的选定属性的热图层。[19]
- D3.js[20][21]、AnyChart[22][23]和Highcharts[24][25]是用于数据可视化的JavaScript库，它们提供了创建交互式热图图表的能力，从基本的到高度定制的，都是其解决方案的一部分。
- Qlik Sense允许在热图中以颜色模式显示比较数据，这包含在其可视化捆绑中。[26]
- MATLAB提供了热图可视化的能力，具有多种配置选项。[27][28]
例子
参见
参考文献
外部链接
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