六边形热图：专治数据密集重叠无法查看！

2024-04-12 10:17:23

你是否遇到过这种情况，面对大规模数据集时，数据密集重叠，无法查看？今天给大家分享一款工具，正好可以解决这个问题。

图表详解

六边形热图（Hexagonal Heatmap）也称六边形分箱图（Hexagonal Binning），是一种由六边形为主要元素构成的统计图表。它既是散点图的延伸，又兼具直方图（频数统计）和热图（按值着色）的特征。

当需要分析变量之间的关系时，通常人们习惯用散点图来呈现，外加拟合线以寻找趋势。但是，随着数据集越来越大，图形中的散点也越来越多，数据点不可避免会密集重叠在一起、以至于很难分辨出趋势、发现聚类特征。

那么，如何解决上述问题呢？我们可以引入“密度”的概念，即以特定的数值区域为单位，统计这个区域里散点出现的频数，然后借鉴热图的特征，用不同的颜色代表频数的高低。这样一来，散点的分布情况就一目了然了。

为何要使用六边形来框定范围呢？从设计学上讲，比起矩形，六边形更趋近于一个圆，这样可以更有效的围绕图形中心聚合数据。此外，六边形也方便衔接，排列起来也更加美观。

适用场景

适用于大规模的数据集，可以将散点聚合起来，更好的反映数据的聚集情况、发现变量之间的关系。数据少时，可以直接用散点图，没有必要进行聚合展示。

案例欣赏

本文推荐一款“派森诺基因云（http://www.genescloud.cn/）”开发的“交互六边形热图”，无需编写代码，只需上传数据，一键即可生成图片。

1. 数据上传

2 图表调整

可以调整六边形的颜色，多种专业期刊配色随意切换。

同时也可以调整六边形边框的颜色，粗细，线条样式, 让图表更美观更有设计感！

正如直方图需要确定组距（bin）的大小，绘制六边形热图时，也需要确定六边形的大小。六边形越小，精度越高。“交互六边形热图”小工具可以调整x，y轴分箱数目。不同的大小，可能带来不同的结论，因此建议大家多加尝试。

其它热图

除了上述“交互六边形热图”，“派森诺基因云（https://www.genescloud.cn/）”也开发了“交互螺旋热图”、“交互热图”等很不错的工具。大家有兴趣可以试试看。

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