摘要：目前支持散點圍欄熱力網格聚合等方式致力于讓大數據可視化變得簡單易用。如圖表示，紅色區域表示分析要素的密度大，而藍色區域表示分析要素的密度小。實現熱力原理讀取每個像素的值透明度，做一個顏色映射。

本文作者：TalkingData 可視化工程師李鳳祿
編輯：Aresn
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inMap 是一款基于 canvas 的大數據可視化庫，專注于大數據方向點線面的可視化效果展示。目前支持散點、圍欄、熱力、網格、聚合等方式；致力于讓大數據可視化變得簡單易用。

熱力圖這個名字聽起來很高大上，其實等同于我們常說的密度圖。

如圖表示，紅色區域表示分析要素的密度大，而藍色區域表示分析要素的密度小。只要點密集，就會形成聚類區域。
看到這么炫的效果，是不是自己也很想實現一把？接下來手把手實現一個熱力（帶你裝逼帶你飛、 哈哈），鄭重聲明：下面代碼片段均來自 inMap。

inMap 接收的是經緯度數據，需要把它映射到 canvas 的像素坐標，這就用到了墨卡托轉換，墨卡托算法很復雜，以后我們會有多帶帶的一篇文章來講講他的原理。經過轉換，你得到的數據應該是這樣的：

[
  {
    "lng": "116.395645",
    "lat": 39.929986,
    "count": 6,
    "pixel": { //像素坐標
      "x": 689,
      "y": 294
    }
  },
  {
    "lng": "121.487899",
    "lat": 31.249162,
    "count": 10,
    "pixel": { //像素坐標
      "x": 759,
      "y": 439
    }
  },
  ...
]

好了，我們得到轉換后的像素坐標數據(x、y),就可以做下面的事情了。

創建一個由黑到白的漸變圓

let gradient = ctx.createRadialGradient(x, y, 0, x, y, radius);
gradient.addColorStop(0, "rgba(0,0,0,1)");
gradient.addColorStop(1, "rgba(0,0,0,0)");
ctx.fillStyle = gradient;
ctx.arc(x, y, radius, 0, Math.PI * 2, true);

createRadialGradient() 創建線性的漸變對象

addColorStop() 定義一個漸變的顏色帶

效果如圖：

那么問題就來了，如果每個數據權重值 count 不一樣，我們該如何表示呢？

根據不同的count值設置不同的Alpha，假設最大的count的Alpha等于1，最小的count的Alpha為0，那么我根據count求出Alpha。

let alpha = (count - minValue) / (maxValue - minValue);

然后我們代碼如下：

drawPoint(x, y, radius, alpha) {
    let ctx = this.ctx;
    ctx.globalAlpha = alpha; //設置 Alpha 透明度
    ctx.beginPath();
    let gradient = ctx.createRadialGradient(x, y, 0, x, y, radius);
    gradient.addColorStop(0, "rgba(0,0,0,1)");
    gradient.addColorStop(1, "rgba(0,0,0,0)");
    ctx.fillStyle = gradient;
    ctx.arc(x, y, radius, 0, Math.PI * 2, true);
    ctx.closePath();
    ctx.fill();
}

效果跟上一個截圖有很大區別，可以對比一下透明度的變化。

（這么黑乎乎的一團，跟熱力差距好大?。?/p>

getImageData() 復制畫布上指定矩形的像素數據

putImageData() 將圖像數據放回畫布：

getImageData()返回的數據格式如下：

{
  "data": {
    "0": 0,   //R
    "1": 128, //G
    "2": 0,   //B
    "3": 255, //Aplah
    "4": 0, //R
    "5": 128, //G
    "6": 0,  //B
    "7": 255, //Aplah
    "8": 0,
    "9": 128,
    "10": 0,
    "11": 255,
    "12": 0,
    "13": 128,
    "14": 0,
    "15": 255,
    "16": 0,
    "17": 128,
    "18": 0,
    "19": 255,
    "20": 0,
    "21": 128,
    "22": 0
    ...

返回的數據是一維數組，每四個元素表示一個像素（rgba）值。

代碼如下：

let palette = this.getColorPaint(); //取色面板
let img = ctx.getImageData(0, 0, container.width, container.height);
    let imgData = img.data;
    let max_opacity = normal.maxOpacity * 255;
    let min_opacity = normal.minOpacity * 255;
    //權重區間
    let max_scope = (normal.maxScope > 1 ? 1 : normal.maxScope) * 255;
    let min_scope = (normal.minScope < 0 ? 0 : normal.minScope) * 255;
    let len = imgData.length;
    for (let i = 3; i < len; i += 4) {
        let alpha = imgData[i]; 
        let offset = alpha * 4;
        if (!offset) {
            continue;
        }
        //映射顏色
        imgData[i - 3] = palette[offset];
        imgData[i - 2] = palette[offset + 1];
        imgData[i - 1] = palette[offset + 2];

        // 范圍區間
        if (imgData[i] > max_scope) {
            imgData[i] = 0;
        }
        if (imgData[i] < min_scope) {
            imgData[i] = 0;
        }

        // 透明度
        if (imgData[i] > max_opacity) {
            imgData[i] = max_opacity;
        }
        if (imgData[i] < min_opacity) {
            imgData[i] = min_opacity;
        }
    }
    //將設置后的像素數據放回畫布
ctx.putImageData(img, 0, 0, 0, 0, container.width, container.height);

創建顏色映射，一個好的顏色映射決定最終效果。
inMap 創建一個長256px的調色面板：

let paletteCanvas = document.createElement("canvas");
let paletteCtx = paletteCanvas.getContext("2d");
paletteCanvas.width = 256;
paletteCanvas.height = 1;
let gradient = paletteCtx.createLinearGradient(0, 0, 256, 1);

inMap 默認顏色如下：

this.gradient = {
    0.25: "rgb(0,0,255)",
    0.55: "rgb(0,255,0)",
    0.85: "yellow",
    1.0: "rgb(255,0,0)"
};

將gradient顏色設置到調色面板對象中

for (let key in gradient) {
    gradient.addColorStop(key, gradientConfig[key]);
}

返回調色面板的像素點數據：

return paletteCtx.getImageData(0, 0, 256, 1).data;

創建出來的調色面板效果圖如下：（看起來像一個漸變顏色條）

最終我們實現的熱力圖如下：

下一節，我們將重點介紹 inMap 文字避讓算法的實現。