估计阅读时长: 11 分钟在进行热图的渲染的时候，我们需要首先将需要进行渲染的数据转换为一个0到1之间的灰度值，然后基于所设定的颜色列表，将灰度值映射为颜色列表的索引号，获取某一个灰度对应的颜色，从而完成对热图的渲染过程。在这个过程中，假若我们是针对热图需要获取得到一个连续的颜色列表，则我们还需要使用插值算法针对基础的关键颜色列表进行插值计算，生成调色板。 Order by Date Name Attachments volcano_ggthemes_Traffic • 17 kB • 2 click 2025年6月12日volcano_ggthemes_excel_Ion_Boardroom • 15 […]
估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/xieguigang/scale_colour_genshin 在用R绘图时，颜色设置是美化过程中不可缺少的一步。在实际绘图时，一般不会一一手动寻找合适的颜色，而是通过一些R包、网站提供好的，美观的颜色组合，即调色板（palette），可供使用。在这里介绍一种通过提取图片主题色的方法来为我们自动生成画图所用的颜色板数据。 Order by Date Name Attachments 383807b4 • 132 kB • 203 click 2023年4月8日faruzan • […]
估计阅读时长: 7 分钟热图（Heat Map）是在二维空间中以颜色的形式显示一个现象的绝对量一种数据可视化技术。颜色的变化可能是通过色调或强度，给读者提供明显的视觉提示，说明现象是如何在空间上聚集或变化的。热图有两种完全不同的类别：聚集热图和空间热图。 在聚集热图中，幅度被排列成一个固定单元格大小的矩阵，其行和列是离散的现象和类别，行和列的排序是有意的，而且有些随意，目的是暗示聚集或描绘出通过统计分析发现的聚集。单元格的大小是任意的，但足够大，可以清晰可见。 相比之下，空间热图中某一量级的位置是由该量级在该空间中的位置所决定的，没有单元的概念，现象被认为是连续变化的。 Order by Date Name Attachments 2D-cubic-spline-interpolation-of-mass-profiles-from-1939-to-2354-UT-and-between-16 • 112 kB • 324 click […]
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