热力图
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什么是热力图？
热力图通过颜色编码矩阵在行与列两个维度上展示数值，让规律、热点和异常值一目了然，无需逐个查看数字。每个单元格的颜色深浅直接对应其数值，让你可以同时比较数十个数据点。当你需要揭示相关性、季节性趋势或各类别之间的绩效差距时，热力图是柱状图和折线图无法替代的最佳选择。
核心功能
1
9 种内置配色方案
从 Viridis、Plasma、Turbo、Reds、Blues 等方案中选择，或自定义最小值与最大值颜色，以匹配品牌风格或突出特定数值范围。
2
行列标签
为两个轴添加清晰的标签，使每个单元格都可唯一标识。可根据布局需要单独或同时开启行标签和列标签。
3
单元格数值显示
可选择在每个单元格内显示数值，在颜色编码的基础上提供精确读数，字体大小可自由调整。
4
交互式提示框
悬停任意单元格即可查看精确数值，无需增加视觉干扰，特别适合数据密集的大型矩阵。
5
灵活的单元格布局
可控制单元格大小、间距、边框宽度、圆角和边框颜色，适应各种数据密度和展示场景。
6
颜色图例
内置图例将颜色映射到数值范围，帮助读者独立解读色阶。支持将图例放置于顶部、底部、左侧或右侧。
适用场景
跨产品与时间周期的销售业绩分析
按页面区块和星期几划分的网站互动情况
学生在各科目和班级间的成绩分布
随时间和地点变化的温度或传感器数据
各用户群体和产品领域的功能使用率
数据分析与研究中的相关性矩阵
适用条件
- 数据按两个分类维度组织（行 × 列）
- 希望通过视觉而非数字表格来呈现规律
- 数据点太多，无法用柱状图或折线图逐一比较
- 需要突出矩阵中的热点、空白或异常值
- 读者需要同时发现两个维度上的趋势
- 颜色编码比精确数字更能直观传达信息
常见误区
- !行列数量过多，导致单元格过小，难以阅读或交互
- !选用对比度低的配色方案，对色觉障碍用户不友好
- !省略颜色图例，导致读者无法理解颜色含义
- !将无自然排序的类别放在坐标轴上，掩盖了有意义的规律
- !在未对数值归一化的情况下比较规模差异悬殊的群体
- !展示原始计数时，使用百分比才能使跨行比较更公平
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