熱圖（英語：heat map）在二維空間中以顏色的形式顯示一個現象的絕對量，是一種數據可視化技術。顏色的變化可能是通過色調或強度，給讀者提供明顯的視覺提示，說明現象是如何在空間上聚集或變化的。熱圖有兩種完全不同的類別：聚集熱圖和空間熱圖。在聚集熱圖中，幅度被排列成一個固定單元格大小的矩陣，其行和列是離散的現象和類別，行和列的排序是有意的，而且有些隨意，目的是暗示聚集或描繪出通過統計分析發現的聚集。單元格的大小是任意的，但足夠大，可以清晰可見。相比之下，空間熱圖中某一量級的位置是由該量級在該空間中的位置所決定的，沒有單元的概念，現象被認為是連續變化的。
雖然「熱圖」是一個新興的詞彙，但是用明暗的矩陣來標示元素的方法已經有超過一世紀的歷史了。[1]
歷史
熱圖起源於數據矩陣中數值的二維顯示。較大的數值用深灰色或黑色的方格（像素）呈現，較小的數值用較淺的方格表示。Loua (1873)使用明暗矩陣來可視化巴黎各區的社會統計數據。[1] Sneath (1957)通過將矩陣的行和列進行換位，將相似的數值按照聚類的方式放在彼此附近，來顯示聚類分析的結果。Jacques Bertin使用類似的表示方法來顯示符合累積量表的數據。將聚類樹連接到數據矩陣的行和列的想法起源於1973年的Robert Ling。Ling使用打印機上的字符來表示不同的灰度，每個像素一個字符寬度。Leland Wilkinson在1994年開發了第一個用高分辨率彩色圖形繪製聚集熱圖的計算機程序（SYSTAT）。
軟件設計師Cormac Kinney在1991年註冊了「熱圖」一詞的商標，用來描述描述金融市場信息的二維顯示。[2] 2003年收購Kinney發明的公司無意中讓該商標失效。[3]
類型
熱圖有不同的種類：
- 生物學熱圖在分子生物學中通常用於表示從DNA微陣列中獲得的許多基因在一些可比樣本（如不同狀態的細胞、不同患者的樣本）中的表達水平。
- 樹圖是數據的二維層次劃分，在視覺上類似於熱圖。
- 拼貼圖（Mosaic plot）是表示雙向或多向數據表的平鋪熱圖。與樹圖一樣，拼貼圖中的矩形區域是分層組織的。這意味着這些區域是矩形而不是正方形。Friendly (1994)調查了該圖的歷史和使用情況。
- 密度函數可視化是一種用於表示地圖中點的密度的熱圖。它使人們能夠感知點的密度，而不受縮放係數的影響。Perrot et al. (2015)提出了一種使用密度函數的方法，利用Spark和Hadoop的大數據基礎設施來可視化數十億和數十億的點。[5]
配色
可以使用許多不同的配色方案來說明熱圖，每種方案都有感知上的優勢和劣勢。彩虹色彩映射經常被使用，因為相比於灰度的差異，人類更容易感知色彩的明暗，據稱這將增加圖像中可感知的細節數量。然而，科學界的許多人並不鼓勵這樣做，原因如下：[6][7][8][9][10][11]
面量圖與熱圖的對比
面量圖有時被誤稱為熱圖。面量圖的特點是在地理邊界內有不同的陰影或圖案，以顯示感興趣的變量的比例，而熱圖（在地圖上）的顏色變化與地理邊界並不能對應上。[12]
軟件實現
有幾種熱圖軟件可免費使用：
- R是一個免費的統計計算和圖形軟件環境，它包含了幾個跟蹤熱圖的功能，[13][14] 包括交互式聚集熱圖[15]（通過heatmaply （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） R語言包）。
- Gnuplot是一個通用的免費命令行繪圖程序，可以跟蹤2D和3D熱圖。[16]
- Google Fusion Tables可以從Google Sheets電子表格中生成熱圖，限制在1000點的地理數據。[17]
- Dave Green的'cubehelix'配色方案提供了一種配色方案的資源，這種配色方案可以在黑白postscript設備上打印成單調增加的灰度。[18]
- Openlayers3可以在矢量圖層中渲染所有地理特徵的選定屬性的熱圖層。[19]
- D3.js[20][21]、AnyChart[22][23]和Highcharts[24][25]是用於數據可視化的JavaScript庫，它們提供了創建交互式熱圖圖表的能力，從基本的到高度定製的，都是其解決方案的一部分。
- Qlik Sense允許在熱圖中以顏色模式顯示比較數據，這包含在其可視化捆綁中。[26]
- MATLAB提供了熱圖可視化的能力，具有多種配置選項。[27][28]
例子
參見
參考文獻
外部連結
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