转自原文 数据可视化之热力图
最近看了一下百度的热力图，通过百度地图，确实是一个实时大数据渲染的一个形象表达形式，正好借这个机会学习一下，刚买的机械键盘，发现有两个好处：每天不写点代码（或调试），感觉对不起这价钱啊，估计我之前买的所有键盘+鼠标花费总和都不如这个键盘贵；其次就是控制自己不再吃零食了，怕掉进键盘里心疼啊。
好了，热力图还是相对比较容易，我们主要讨论如下3+1点吧，主要是前三部分，后面只是简单分析一下百度热力图和个人的简单看法。热点图的实现参考了SuperMap的热点图和百度Echarts的热点图实现。
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原理
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实现
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优化
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百度热力图简述
原理
如上是全国范围内的截图，一看就能了解当前中国人口密集度。每个区域的形状不规则，而且还五颜六色。直觉上，我们会觉得每个区域都应该有一个位置点，还应该有一个缓冲范围，然后对这个范围内进行一个渐变效果。这个思路应该还是比较理性的，只是还是无法解释区域的不规则，但抽象了位置点（XY）和渐变（五颜六色）的数据概念。那我们再结合数据，看看我们的推理是否准确。
这是一个示例数据，可见每一个HeatPoint由三部分组成(X,Y,Weight)。这个和我们之前分析的比较类似，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。不规则的区域又是如何形成的？看完代码后发现，是每个热点各管各的，然后相互叠加影响，形成了最终具有真实意义的奇形怪状的热点图。想想也是，不然好看不实用，那热点图的设计也就本末倒置了。另外还有一个半径属性，主要是缓冲区的半径，表示该热点的影响范围，通常我们认为所有热点的影响范围即半径都是一样的，只是权重不同，这也是为了处理的方便。
打个比方，下雨天的池塘，每一个雨滴都会引起一个涟漪，这就相当于一个热点，位置不同，雨滴的大小速度质量等并不完全一样，因此具有不同的权重，但在水面上，相互影响，形成了很多不同的形状，而水波的密集度可以用渐变来体现。这样，我们则把每一个个离散点，通过一个缓冲区，转变为连续的面，进而对其进行可视化展现。
当然，在数据上需要多提一点，实际中，因为热点数据量非常大，所以在不同级别下的数据会有优化，比如全国范围内（大）的数据比较粗略（小），而区域范围内（小）数据精细（大）。这里面有一个抽稀和聚类的处理（个人感觉应该是这个思路），这是数据处理层面的问题，我们下面还是专注可视化方面的问题。
实现
这些代码都比较简单，如果你对canvas有一定基础，相信也能明白，主要是看思路。首先就是对所有点进行一次筛选和统计，只保留屏幕范围内的热点，并根据权重获取当前最大和最小权重。这样我们获取了一个[minWeight，maxWeight]以及所有需要处理的drawPoints数组，为下面的渲染准备好数据。
渲染的过程其实就是对每一个热点权重范围内的点进行颜色的更新，颜色包括两个部分：RGB和Alpha。而渲染过程也分为两个过程：权重的计算和权重对应的颜色（RGB + Alpha）。
首先，权重的计算是一个插值的过程，根据权重值和范围值（距离热点的距离）的算法，你可以根据具体的需要选择合适的算法，而计算主要有两种情况，当前点还没有任何权重值；累加当前点的权重值。点越密，累加后的权重值就越高，则可以用权重值高的风格（红色）突出。其次就是根据权重值获取对应的颜色，这里会有一个颜色表，根据不同的权重值，采用具体的差值算法获取对应的颜色。
这样则完成了热点图的渲染，这里需要注意的是，两个for循环是对热点的行列的遍历，本身是一个矩阵范围，而热点本身的范围应该是一个圆，因此在for循环中需要判断是否在圆内。最终效果如下图：
优化
如上就是热点图的原理和实现，基本上实现都大同小异。不知道你看出来有什么问题了没有？性能！
这个实现有一个特点，假设有N个热点，权重假设是(0,1)之间的平均值0.5，半径假设为R(像素单位),那一共要有N * 0.5 * R * R * 4（4个象限），这个计算量是惊人的，和N以及R的平方是线性增长。另外一个特点，在for循环中的规则都是一致的。
这就让我们想到，如何能够进行优化，答案就是批次和模板。在开始前，我们先说两个技术点。
Canvas渐变填充
如上是伪代码，最终是在canvas上绘制了一个圆，但本身是从黑到白的渐变，同时阴影在x轴上偏移d个像素，这样，该代码生成了如下一张图片，我们称它为权重图，暂时不解释，只需要明白这段代码生成该图的过程即可。
Canvas色带
这里主要有两个函数：
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createLinearGradient()创建线性的渐变对象
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addColorStop() 方法规定不同的颜色，以及在 gradient对象中的何处定位颜色
这样，我们便创建了一个色带，就是如上这样一个效果，当然我们也可以根据自己的需要，定义一个彩色色带，就想我们平时所见的调色板中的颜色色带一样。这里比较宽，主要是给大家看一下效果，真正程序中，宽度只需要一个像素就可以。
实例化
不知道大家这时候是否发现了里面的原理和巧妙之处？
打个比方，我一直想买一个印章，这样每次买书的时候，就不用自己一笔一划的来写了，字写得比人还丑，这可以理解（不过最后还是没买，因为最后连书也买不起了）。假如我有了印章，这样每次就不用自己写了，直接盖章多省事啊，而且还一模一样。
这里，假设这个章是圆形的，它就是一个模板，对应的就是创建好的渐变填充的纹理。以前我们需要对热点缓冲区内的所有点都进行计算，计算出权重值，现在只需要以该热点为圆心盖一下，则把该热点范围内所有点的权重值都写上去了。
于是，逐个把所有热点都盖章，这样权重值不是都有了嘛，啪啪啪的声音就是爽。但这有一个问题，热点之间的相互影响怎么处理？这是需要叠加效果的，而不是后盖的章覆盖前者的效果。这里在盖章的时候增加一个透明度的属性，谁的权重大，谁的透明度就小，这样就可以叠加效果了，之前写的风向图的轨迹也是这个思路，还记得吗？下面是逐次盖章（贴图）的代码实现，大家过一遍，都是一个思路。
这样之后，我们就有了一个“热力图”了，不过略有遗憾，因为它是黑白相机拍出来的，都是0~255的灰度值，也就是权重信息。这样，我们就需要根据之前创建的色带来对它进行上色的过程了
可见，通过模板，我们可以极大的减少计算量，渲染也是批次的，而不是逐点赋值。这样我们可以根据不同的算法来创建对应的模板，实现不同的热点风格。下面是百度热力图采用这个方式实现的思路。
百度热力图&总结
不知不觉又写了这么多，就压缩一下篇幅吧。如下，是百度热力图八小时的请求队列，从v的属性可以看出来是小时单位，而xyz和地图行列号一致。如果想要叠加百度热力图的，就可以按照这个思路来加载热力图层了。
总体来说，个人觉得有两点收获：1功能的实现不是完结，而是开始，方能深入掌握其中，就好比一锅汤，精华都在下面，沉得住寂寞，肯定有所收获。2热力图的技术点都不难，一看便知，但不看还真不知道，这些技术点看起来没关系，但结合好了性能的提升非常明显。所以，见的多了经验就多。
今天圣诞节了，每年圣诞节我都会买一本书，然后写上”Merry Christmas to me”，然后送给自己，能看到这的人也都是真爱，再唠叨几句吧：昨天听了一个deliberate practice的概念，讲的是同等时间下，业余爱好者喜欢不断练习自己熟悉的动作，而专业选手则会专注在自己不熟悉但有机会掌握的动作，这一块在心理学中成为panic zone，属于你知道，但不精通的部分。个人觉得收获很大，如何更好的发挥时间价值，这也是我，作为一个老人家需要调整的地方。