inMap 是一款基于 canvas 的大数据可视化库，专注于大数据方向点线面的可视化效果展示。目前支持散点、围栏、热力、网格、聚合等方式；致力于让大数据可视化变得简单易用。
热力图这个名字听起来很高大上，其实等同于我们常说的密度图。
如图表示，红色区域表示分析要素的密度大，而蓝色区域表示分析要素的密度小。只要点密集，就会形成聚类区域。
看到这么炫的效果，是不是自己也很想实现一把？接下来手把手实现一个热力（带你装逼带你飞、 哈哈），郑重声明：下面代码片段均来自 inMap 。
准备数据
inMap 接收的是经纬度数据，需要把它映射到 canvas 的像素坐标，这就用到了墨卡托转换，墨卡托算法很复杂，以后我们会有单独的一篇文章来讲讲他的原理。经过转换，你得到的数据应该是这样的：
[
{
"lng": "116.395645",
"lat": 39.929986,
"count": 6,
"pixel": { //像素坐标
"x": 689,
"y": 294
}
},
{
"lng": "121.487899",
"lat": 31.249162,
"count": 10,
"pixel": { //像素坐标
"x": 759,
"y": 439
}
},
...
]
好了，我们得到转换后的像素坐标数据(x、y),就可以做下面的事情了。
创建 canvas 渐变填充
创建一个由黑到白的渐变圆
let gradient = ctx.createRadialGradient(x, y, 0, x, y, radius); gradient.addColorStop(0, ’rgba(0,0,0,1)’); gradient.addColorStop(1, ’rgba(0,0,0,0)’); ctx.fillStyle = gradient; ctx.arc(x, y, radius, 0, Math.PI * 2, true);
-
createRadialGradient() 创建线性的渐变对象
-
addColorStop() 定义一个渐变的颜色带
那么问题就来了，如果每个数据权重值 count 不一样，我们该如何表示呢？
设置 globalAlpha
根据不同的count值设置不同的Alpha，假设最大的count的Alpha等于1，最小的count的Alpha为0，那么我根据count求出Alpha。
let alpha = (count - minValue) / (maxValue - minValue);
然后我们代码如下：
drawPoint(x, y, radius, alpha) { let ctx = this.ctx;
ctx.globalAlpha = alpha; //设置 Alpha 透明度
ctx.beginPath(); let gradient = ctx.createRadialGradient(x, y, 0, x, y, radius);
gradient.addColorStop(0, ’rgba(0,0,0,1)’);
gradient.addColorStop(1, ’rgba(0,0,0,0)’);
ctx.fillStyle = gradient;
ctx.arc(x, y, radius, 0, Math.PI * 2, true);
ctx.closePath();
ctx.fill();
}
效果跟上一个截图有很大区别，可以对比一下透明度的变化。
（这么黑乎乎的一团，跟热力差距好大啊）
重置 canvas 画布颜色
-
getImageData() 复制画布上指定矩形的像素数据
-
putImageData() 将图像数据放回画布：
getImageData()返回的数据格式如下：
{
"data": {
"0": 0, //R
"1": 128, //G
"2": 0, //B
"3": 255, //Aplah
"4": 0, //R
"5": 128, //G
"6": 0, //B
"7": 255, //Aplah
"8": 0,
"9": 128,
"10": 0,
"11": 255,
"12": 0,
"13": 128,
"14": 0,
"15": 255,
"16": 0,
"17": 128,
"18": 0,
"19": 255,
"20": 0,
"21": 128,
"22": 0
...
返回的数据是一维数组，每四个元素表示一个像素（rgba）值。
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实现热力原理：读取每个像素的alpha值(透明度)，做一个颜色映射。
代码如下：
let palette = this.getColorPaint();
//取色面板let img = ctx.getImageData(0, 0, container.width, container.height);
let imgData = img.data; let max_opacity = normal.maxOpacity * 255;
let min_opacity = normal.minOpacity * 255; //权重区间
let max_scope = (normal.maxScope > 1 ? 1 : normal.maxScope) * 255; let min_scope = (normal.minScope < 0 ? 0 : normal.minScope) * 255; let len = imgData.length; for (let i = 3; i < len; i += 4) { let alpha = imgData[i];
let offset = alpha * 4; if (!offset) { continue;
} //映射颜色
imgData[i - 3] = palette[offset];
imgData[i - 2] = palette[offset + 1];
imgData[i - 1] = palette[offset + 2]; // 范围区间
if (imgData[i] > max_scope) {
imgData[i] = 0;
} if (imgData[i] < min_scope) {
imgData[i] = 0;
} // 透明度
if (imgData[i] > max_opacity) {
imgData[i] = max_opacity;
} if (imgData[i] < min_opacity) {
imgData[i] = min_opacity;
}
} //将设置后的像素数据放回画布ctx.putImageData(img, 0, 0, 0, 0, container.width, container.height);
创建颜色映射，一个好的颜色映射决定最终效果。
inMap 创建一个长256px的调色面板：
let paletteCanvas = document.createElement(’canvas’);let paletteCtx = paletteCanvas.getContext(’2d’); paletteCanvas.width = 256; paletteCanvas.height = 1;let gradient = paletteCtx.createLinearGradient(0, 0, 256, 1);
inMap 默认颜色如下：
this.gradient = { 0.25: ’rgb(0,0,255)’, 0.55: ’rgb(0,255,0)’, 0.85: ’yellow’, 1.0: ’rgb(255,0,0)’};
将gradient颜色设置到调色面板对象中
for (let key in gradient) {
gradient.addColorStop(key, gradientConfig[key]);
}
返回调色面板的像素点数据：
return paletteCtx.getImageData(0, 0, 256, 1).data;
创建出来的调色面板效果图如下：（看起来像一个渐变颜色条）
最终我们实现的热力图如下：
作者 | Aresn
原文 | https://segmentfault.com/a/1190000012589613