热图（Heat Map）

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2023-12-01

热图是地图形式的数据的图形表示，其中数据值表示为颜色。本章详细介绍了热图。

在继续绘制热图之前，我们应该了解dc.heatMap类及其方法。 dc.heatMap使用mixins来获取绘制图表的基本功能，如下所示 -

dc.colorMixin
dc.marginMixin
dc.baseMixin

dc.heatMap的完整类图如下 -

dc.heatMap获取上面指定的mixins的所有方法。它有自己的绘制热图的方法，如下所述 -

boxOnClick( [handler])

当在热图中单击单个单元格时，此方法用于获取或设置处理程序。

cols( [cols])

此方法用于获取或设置键以创建热图的列。

colsLabel( [label])

此方法用于获取或设置列标签，该列标签表示为列名称。同样，我们也可以执行行标签。

rows( [rows])

此方法用于获取或设置用于创建热图行的值。

xAxisOnClick( [handler])

当在x轴上单击列标记时，此方法用于获取或设置处理程序。

xBorderRadius( [border])

此方法用于设置X边框半径。如果该值设置为0，那么您将获得完整的矩形。

绘制热图

让我们在DC中绘制热图。为此，我们需要按照以下步骤进行操作 -

第1步:定义变量

让我们定义一个变量，如下所示 -

var chart = dc.heatMap('#heatmap');

这里，heatMap函数与id热图映射。

第2步:读取数据

从howell1.csv文件中读取数据，如下所示 -

d3.csv("data/howell1.csv", function(errors, people) {
   var mycrossfilter = crossfilter(people);
}

在这里，我们使用了相同的howell1.csv文件，它看起来如下所示 -

"height","weight","age","male"
151.765,47.8256065,63,1
139.7,36.4858065,63,0
136.525,31.864838,65,0
156.845,53.0419145,41,1
145.415,41.276872,51,0
163.83,62.992589,35,1
149.225,38.2434755,32,0
168.91,55.4799715,27,1
147.955,34.869885,19,0
165.1,54.487739,54,1
154.305,49.89512,47,0
......................
......................

第3步:获取记录

让我们使用下面给出的编码来获取记录 -

people.forEach(function(x) {
   x.age = Math.floor(x.age) + 1;
   x.heightRange = Math.floor(x.height/10) + 1;
   x.weightRange = Math.floor(x.weight/10) + 1;
   if(x.male == 1) {
      x.gender = 1;
   } else {
      x.gender = 2;
   }
});

在这里，我们检查了性别，并使用上面的公式设置了x轴的高度和宽度范围。

第4步:设置尺寸

您可以使用下面给出的编码设置尺寸 -

var ageDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) { 
   return [+data.gender, +data.heightRange];
});

分配维度后，使用下面给出的编码对性别进行分组 -

var genderGroup = genderDimension.group().reduceCount();

第5步:生成图表

现在，使用下面给出的编码生成热图 -

chart
   .width(20 * 45 + 80)
   .height(2 * 45 + 40)
   .dimension(ageDimension)
   .group(ageGroup)
   .keyAccessor(function(d) { return +d.key[1]; })
   .valueAccessor(function(d) { return +d.key[0]; })
   .colorAccessor(function(d) { return +d.value; })
   .title(function(d) {
      return "Height Range:   " + ((d.key[1] - 1) * 10) + " - " + (d.key[1] * 10) + "cm\n" +
      "Gender:  " + (d.key[0] == 1 ? "Male" : "Female") + "\n" +
      "Count: " + (d.value) + " count";
   })
   .calculateColorDomain()
chart.render();
});

这里，

我们将图表宽度指定为20×45 + 80，高度指定为2×45 + 40。
然后我们分配了性别维度和组。
键和值访问器返回热图中的键和值。
我们必须使用colorAccessor（）函数来返回颜色。
最后，设置标题并渲染图表。

第6步:工作示例

完整的编码如下。创建一个网页heatmap.html并添加以下更改。

<html>
   <head>
      <title>DC heat map Sample</title>
      <link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/bootstrap.css">
      <link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/dc.css"/>
      <script src = "js/d3.js"></script>
      <script src = "js/crossfilter.js"></script>
      <script src = "js/dc.js"></script>
   </head>
   <body>
      <div>
         <div id = "heatmap"></div>
      </div>
      <script language = "javascript">
         var chart = dc.heatMap('#heatmap');
         d3.csv("data/howell1.csv", function(errors, people) {
            var mycrossfilter = crossfilter(people);
            people.forEach(function(x) {
               x.age = Math.floor(x.age) + 1;
               x.heightRange = Math.floor(x.height/10) + 1;
               x.weightRange = Math.floor(x.weight/10) + 1;
               if(x.male == 1) {
                  x.gender = 1;
               } else {
                  x.gender = 2;
               }
            });
            var ageDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) { 
               return [+data.gender, +data.heightRange];
            });
            var ageGroup = ageDimension.group().reduceCount();
            chart
               .width(20 * 45 + 80)
               .height(2 * 45 + 40)
               .dimension(ageDimension)
               .group(ageGroup)
               .keyAccessor(function(d) { return +d.key[1]; })
               .valueAccessor(function(d) { return +d.key[0]; })
               .colorAccessor(function(d) { return +d.value; })
               .title(function(d) {
                  return "Height Range:   " + ((d.key[1] - 1) * 10) + " - " +
                  (d.key[1] * 10) + "cm\n" +
                  "Gender:  " + (d.key[0] == 1 ? "Male" : "Female") + "\n" +
                  "Count: " + (d.value) + " count";})
               .calculateColorDomain()
            chart.render();
         });
      </script>
   </body>
</html>

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