浅谈如何在前端实现数据可视化热力图

在需要以更直观、高效的形式表现各种大数据信息时，热力图无疑是一条不错的途径。热力图是一种密度图，用不同颜色的块状物堆叠在地图上，实时地描绘出人口的分布、密度及变化趋势，颜色越深代表该地区的聚集度越高；反之，颜色越浅，代表区域人群聚集度越低。

热力图的最终效果常常优于离散点的直接显示。数据可视化热力图能够直观地展现各区域的人群分布和密集情况，为相关的应用提供可视化的数据支持。

那么制作一张完整的热力图，需要前端人员进行哪些工作呢？

首先，我们可以先观察一张完整的热力图实现效果图：

关于热力图的实现原理

热力图的实现原理一般可大致归纳为以下几个步骤：

1.为每个数据点设置一个从中心向外，灰度渐变的圆；

2.利用灰度可以叠加的原理，计算每个像素点数据交叉叠加得到的灰度值；

3.根据每个像素计算得到的灰度值，在一条彩色色带中进行颜色映射，最后对图像进行着色，得到热力图。

当热力图基于前端技术被具体实现时，又可分为以下四个步骤：

1准备热力图数据格式

由于热力图使用场景一般为地图，所以，数据源需要提供经纬度作为位置信息，以及count作为数据点的权重值。具体数据格式示例如下：

2在地图上填充数据

基于Canvas绘制热力图时，热力图中每个数据点的半径大小会直接影响到热力图的展现效果，所以一般要结合使用地图的缩放级别以及数据精度来进行设置，本文示例默认设为15px.

通过上述步骤画出的点的样式如下图所示，是一个由内向外放射渐变的灰色圆：

所有点叠加在地图上的效果如下图所示：

3叠加显示，权重（密度）算法

在上面的绘制结果中，因为没有使用到权重值，所以每个数据点圆的中心点灰度值都是1，不能直接用于颜色映射，需要根据离散点缓冲区的叠加来确定热力分布密度。每一个热点都有一个位置和权重，权重越大，则该点越显著，也就代表其渐变的一个衰变因素，此时，我们需要根据不同的count设置出不同的alpha值。本文主要根据count最小值对应alpha0，最大值对应1的映射计算方式，求得每个数据点，从而绘制出alpha：

结合上一步骤，在Canvas中完整的绘制方法如下：

具体绘制出的效果如下图所示，从实例图的对比中可以看出，一个好的权重映射方法对热力图的显示效果起到非常重要的作用。

4颜色映射

根据画布上每个像素点累计得到的灰度值，可以从彩色映射色带中得到对应位置的颜色。

那么如何得到画布上每个像素点的信息呢？可以使用Canvas提供的getImageData()方法，返回 ImageData 对象，该对象拷贝了画布指定矩形的像素数据。需要注意的是，ImageData对象中的每个像素，都包含RGBA四项信息：

根据Canvas提供的putImageData()方法，可以将像素级的数据放回到画布中。

在热力图绘制过程中，利用这两个方法，可以从上一步骤绘制得到的热力图中获得每个像素点叠加得到的alpha通道的灰度值(0~255)，再建立一条长度为256px的彩色色带，从中映射得到该像素点对应的颜色RGB值。

建立一条长度为256px彩虹条的过程如下图所示：

自定义颜色得到的彩色条示例：

从彩虹条中映射颜色的过程如下所示：

经过以上步骤，我们可以得到的热力图效果如下：

最后，为大家提供一个热力图的性能优化方法，由于热力图一次性加载的点过多，所以容易出现卡顿问题，而前端在渲染热力图时，可以进行热力图的点聚合优化。关于点聚合优化的实施方法：将视窗划分成为网格进行操作，由此判断热力图数据点在网格中所处的位置，如果同时几个点处于一个网格，则合并这几个点，以此降低渲染成本。

前端人员可以利用下列代码判断每个点在网格中的分布位置：

网格划分以及点聚合方法如下：

以上就是热力图的前端实践过程。热力图可以被应用于多种业务当中，让大数据得到更为直观的展现。

关于热力图的应用

一个完整的热力图可以被应用于多项业务当中，比如能够展现景区的人流分布状况，通过不同颜色区块的叠加，展示景区不同区域的人口密度，协助景区做好智能管理。此外，还能为灾害救援提供支持，有效指导人群疏散，为政府部门的灾后救援工作提供重大帮助。