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老牌40665灯笼主论坛丑图百讲 热图及其应用
时间:2019-11-09

  数据细节:这张图汇报的是西安市某监测站点在各个月份记录的6种污染物缺失率。更具体地,监测站点的仪器每个小时都会汇报污染物的浓度(不同的污染物由不同的仪器检测),然而有时候因为仪器的故障等原因并未汇报,就会产生一个缺失。我们计算了某一年每种污染物的月度缺失率,并且用热图汇报出来。

  看图说话:这张图的横轴是月份,纵轴是污染物的种类,矩阵的格子里面的数字代表缺失率(%)。颜色越偏红,缺失率越高;颜色越偏绿,缺失率越低。从时间维度来看,这个监测站点在九月份的缺失率最高,在六月份的缺失率最低;从污染物维度来看,PM10的缺失是最严重的。值得注意的是,在11月份,PM10的缺失率高达6.19%,缺失较为严重。

  想要传递的信息有多个维度。图1的热图想要传递的信息有三个维度:月份、污染物种类、以及缺失率。当然,气泡图、折线图等统计图也可以传递很多信息。在汇报之前可以多做比较进行选择。如果想要展示的数据并未包含很多维度的信息,可以选择简洁一点的柱状图等。

  用以“上色”的指标取值比较丰富。说得再直白一点就是你观测到的指标取值尽量互不相同,这样才能“涂”上丰富的颜色。注意,不要用连续型变量还是离散型变量作为评判的标准,就算是离散型变量(比如只取整数)也可以用热图。

  热图的颜色深浅是有含义的。比如图1,颜色越偏红色代表缺失率越高,颜色越偏绿色代表缺失率越低,并且这种颜色的过渡是连续的。注意,统计图的颜色并非都有含义,比如图2左侧的柱状图,颜色只是用来区分类别而已,跟取值没有任何关系。所以尽量避免颜色的乱用(图2右侧)。

  近几年,运动员在比赛中的各项数据变得越来越重要,尤其是在足球这个需要以跑动创造机会的项目中,球员跑动的范围成为了各项数据统计的重点。上图是四名西班牙球员在某场比赛中跑动范围的热力图。红色区域是球员最常出现的地方,黄色区域为球员较少出现的地方。从图中可以明显看出:1号球员是门将,其活动范围主要在本方禁区附近;5号球员为中后卫,活动范围在中后场,老牌40665灯笼主论坛,属于全队防守力量的核心;6号球员为中场,肩负着前场的进攻组织。9号球员为前锋,位于前场,是球队进攻的第一线 美国不同地区对汽水称呼差异的分布

  热图与地图结合使用十分常见。图4展示了哈佛大学对于美国不同地区语言习惯差异的调查的一项结果。可以看出来自不同地区的美国人对汽水有着不同的说法。东部以及加州的人们习惯把它称作“soda”,南方地区的人们习惯称其为“coke”,而广大的中西部地区把汽水称作“pop”。注意:热图跟地图不能划等号,也没有包含关系,只是经常配合使用。

  相关系数矩阵可视化也是热图的一种。在R语言中,可以使用corrplot包轻松实现,其作者是统计之都的二代目云伯伯。图5使用R语言中自带的mtcars数据集,包含了32辆汽车的11个指标,计算11个指标之间的相关系数并作图可得。图中颜色越深(深蓝或深红)代表相关性越强,蓝色代表正相关,红色代表负相关,白色为没有相关关系。例如:变量mpg与cyl之间具有很强的负相关关系。

  图6是利用Excel制作的热图,它所反映的信息与数据透视表类似,并且用颜色深浅直观反映了数值大小。具体地,图6体现了犯罪案件数在时间上的分布,横轴代表一天中的时刻(以1小时作为标度),纵轴表示星期,图中数字表示在该时段发生的犯罪案件数量。从时刻维度看晚上6:00到8:00是案件发生的集中时段,从星期维度上看,周六是犯罪案件的高发日。




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