一、 数据准备

先说说我们需要准备一组数据。比方说在绘制人丁密集度烫力图时我们需要准备个个区域的人丁数量数据。

为了更优良地展示数据，我们需要选择一组颜色值来反映数据的取值范围。通常我们能通过设置颜色值的最巨大值和最细小值来确定颜色地方。

二、 颜色选择

烫力图有两种实现方式，一种是直接调用seaborn下的heatmap函数，如下两篇文章。

经搜索， 找到百度地图和高大德地图的JavaScript API都给了烫力图的绘制方法，都是将烫力图作为新鲜的图层，叠加到地图上。由于业务需求，要在地图上用烫力图的方法展示人群活动的烫点地区。

三、 绘制方法

调整完之后点击OK，便能成功绘制烫力图，如下图所示。根据经纬度坐标点画烫力图。

为确保烫力图能够准确反映数据的变来变去。网格巨大细小的选择则关系到到烫力图的细腻程度， 较细小的网格能展示更详细的数据分布，但兴许导...

四、实战案例

简介：本文将通过一个实战案例，详细介绍怎么从零开头制作烫力图，包括数据清洗、数据处理、烫力图绘制等步骤。我们需要将数据整理成适合绘制烫力图的形式。

本篇内容将详细介绍怎么用R语言以及相关工具包， 将特定数据如示例中的“shili.xlsx”中的“count”列数据，填充进烫力图中，以实现数据与地理信息的有效结合。地图烫力图-示例数据。

五、半径调整

调整半径能关系到烫力图的密度。如果半径设置过细小， 将无法表现出烫力点的分布情况；如果半径过巨大，则会使烫力图过于密集，有些信息兴许会被淹没在其中。所以呢，需要根据具体情况进行合理的半径设置。

六、 代码示例

var data = ,
    ,
];
var max = ;
var min = ;
var map = L.map.setView;
L.tileLayer('http://{s}.tile.osm.org/{z}/{x}/{y}.png', {
    attribution: '© OpenStreetMap contributors'
}).addTo;
var heatMapLayer = L.heatLayer(data, {
    minOpacity: ,
    radius: ,
    maxZoom: ,
    gradient: {
        0: 'blue',
        0.5: 'cyan',
        1: 'lime',
        1.5: 'yellow',
        2: 'red'
    }
}).addTo;

七、烫力图优化

为了让我们绘制的烫力图更加具有可读性和美观性，我们能从以下几个维度进行优化：

调整透明度能控制烫力图的清晰度。透明度越矮小，烫力图越明显，但也会少许些烫力点的可读性。所以呢，需要根据实际情况选择适当的透明度。

比方说我们能用烫力图来展示地图上某一区域的人丁密集度、温度分布等。

烫力图是一种非常有用的可视化工具，能帮我们更优良地展示数据分布情况。烫力图的绘制过程并不麻烦， 只需要准备优良数据，选择合适的颜色值范围，计算个个数据点的颜色值，以及绘制烫力图即可。为了更优良地展示数据，我们还能根据具体情况对烫力图进行优化，如调整半径、透明度和颜色渐变等。

欢迎用实际体验验证观点。