想要知道城市热力图是如何绘制的，不妨先来了解了解热力图的前世今生叭！
热力图（Heat map），也可以称为热图、热量表（Heat Table）、密度表（Density Table），主要用于展示数据的分布情况。标准的热力图将两个连续数据分别映射到 x、y 轴，第三个连续数据映射到颜色。一种形象的定义是，热力图是三维柱状图的俯视图。
热力图制作工具：
热力图虽然名字中含有“map”，但并非是地图的一种。早期的热力图，就是矩形色块加上颜色编码。
经过多年的演化，热力图如今更加灵活，目前大多数人所理解的热力图是经过平滑模糊处理的热力图谱，在生物、地理等科学领域和互联网领域都有广泛应用。
每个图表背后都有一段历史，热力图也不例外。
“热力图”一词的诞生最早追溯到1991年，由软件设计师Cormac Kinney提出并注册，当时用来实时显示一个2D金融市场的信息。1994年，Leland Wilkinson发明了第一个基于聚类分析的高分辨率彩色热力图。
随着现代地图学以及数据统计学的不断发展，热力地图也得到了不断普及，也成为最常见的热力图之一。热力地图又叫等值线地图（Choropleth maps），可以直观地显示测量值在整个地理区域(国家、省份、州、人口普查区等)内的变化情况，也可以显示区域内变化的程度。
比如下图用于显示2016年美国大选结果，特朗普和希拉里分别用红色和蓝色表示。
1826年，Charles Dupin (1784–1873)，一位来自法国的数学家、工程师、经济学家和政治家，用一张黑白灰的热力地图显示了法国的文盲分布情况，这可能是热力地图的首次使用。
精确的地图和覆盖各地区的统计数据为做好热力地图提供了先决条件。在如今大数据的背景下，热力地图也是应用最为广泛的一种热力图。
凭借着简单、易于理解的特点，热力图不断普及。作为地理信息系统中某种现象聚集度的直观展示方式，热力图在城市规划、人口迁移、景区监控等方面起了越来越重要的作用，是位置大数据服务中的重要组成，对人们的衣食住行都有帮助。
01 景区热力图
想去景区享受美好假期，但又担心人山人海，怎么办？如今利用大数据就可解除这一烦恼。使用手机APP就能通过“景区热力图”查看各景区的实时人流情况，方便规划、调整出行线路。
景区热力图以特殊高亮的形式显示访客行为，在不同区域位置间用不同的颜色、亮度表示访客不同的热度，通常红色区域人流最为密集。从上图可以看出，该时间段大唐芙蓉园的人流密集区域主要在景区西门附近。
02 气象热力图
除了人口和车辆，热力图还可以用于展示气温、降雨量等资源的分布情况。每天看天气预报时，你可能都会看到类似下面的图像。
03：房地产热力图
下图是杭州房租热力图，用于显示杭州市房租价格分布。
04 网站热力图
热图以特殊高亮的形式显示用户页面点击位置或用户所在页面位置的图示。借助热图，可以直观地观察到用户的总体访问情况和点击偏好。
05 预测热力图
不同于以上四种常见的展示连续数据分布的热力图，热力图还可以通过密度统计函数对数据进行统计预测。比如下图表示的是克拉数和价格的关系。通过已有的钻石数据，我们可以对未知区域的钻石数据进行预测。
2015年12月，根据颜色测深图上的热图，澳大利亚安全局对飞机可能的飞行路径进行贝叶斯方法分析，指示失踪马来西亚航空公司航班370的可能位置。
01 使用热力地图有技巧
①使用简单的地图轮廓。
过宽的区域间隙会分散读者的注意力。
②适当选择颜色。
热力图通常用其专有的彩虹色系或渐变色。原则是给数值直观地编码颜色强度，符合读者的认知习惯。
③谨慎使用样式。
地图中过多的分类图案会分散读者的注意力，而且引起适得其反的效果，使区域分布情况变得杂乱模糊。
④选择适当的数据范围。
使用适当的数据范围并进行统一，以便实现均匀的数据分布。必要情况可以使用+/-符号来扩展高低范围。
02 热力图可以不需要坐标轴
尽管热力地图应用广泛，但是热力图并不一定要以地图为基础。比如下图中使用较为规范的二维表形式，规避了使用地图的风险，配合渐变色展示了更多维度的数据。
下面是一个更加有趣的案例，显示了飞镖盘上各个区域的得分。
01 热力图还有更多花样
除了热力地图和矩形热力图，在实际的应用中，热力图还衍生出许多其它不同的类型。
①环形热力图
将矩形热力图极坐标化，就变成了环形热力图。卫报曾制作名为Gay Rights, State by State的交互式可视化作品，反映同性恋权益在美国不同州的情况。作品以不同颜色代表不同权利，如结婚、教育、就业等。
单这一张图其实已经足够说明很多情况，五彩斑斓的东北部地区大多是同性恋天堂，而呈现灰色的东南部地区同性恋者生活艰难。
②螺旋热力图
如果说环形热力图有效节约了矩形热力图的空间，螺旋热力图显然给环形热力图打开了一扇“窗户”——随着时间的推移可以轻松增加数据。
③日历图
热力地图向我们展示了空间意义上数据的分布，而日历图则专门用于展示时间意义上数据的分布。
日历图只有两个维度的数据，可以作为热力图的一种延伸，其使用方法也非常灵活，允许某些日期的数据缺失（显示为空白格）。
除了日历热力图，镝数图表中还有笛卡尔热力图、极坐标热力图等图表，不用对数据格式进行任何多余的研究，我们只需要在时间维度后面填上对应的数据即可。还有更多配色方案供你挑选！
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参考来源：
http://mp.weixin.qq.com/s/2nIJaUDOvT4yJPIj2UiEFA
https://www.crazyegg.com/blog/understanding-using-heatmaps-studies/
http://mp.weixin.qq.com/s/f44wdxNnNZgSbomgLOIl0g
https://cloud.tencent.com/developer/article/1006243
https://visage.co/data-visualization-101-heat-maps/
现在，知道热力图应该怎么做了叭？再推荐一波文中说到的图表知识普及和制作信息图的网站：镝数图表，不知道你的数据配什么图表？点击试试不就知道啦？
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