Тепловая карта

Тепловая карта, созданная из ДНК-микрочип данные, отражающие значения экспрессии гена в нескольких условиях

A тепловая карта (или тепловая карта ) - это визуализация данных техника, которая показывает масштабы явления как цвет в двух измерениях. Изменение цвета может быть на оттенок или интенсивность, что дает читателю очевидные визуальные подсказки о том, как явление группируется или изменяется в пространстве. Есть две принципиально разные категории тепловых карт: тепловая карта кластера и пространственная тепловая карта. На тепловой карте кластера величины представлены в виде матрицы с фиксированным размером ячеек, строки и столбцы которой представляют собой дискретные явления и категории, а сортировка строк и столбцов является преднамеренной и несколько произвольной с целью предложить кластеры или изобразить их как обнаружено посредством статистического анализа. Размер ячейки произвольный, но достаточно большой, чтобы ее было хорошо видно. Напротив, положение магнитуды на пространственной тепловой карте определяется расположением магнитуды в этом пространстве, и здесь нет понятия ячеек; считается, что явление непрерывно меняется.

«Тепловая карта» - относительно новый термин, но практика затенения матриц существует уже более века.

• 1 История
• 2 Типа
• 3 Цветовые схемы
• 4 Картограммы и тепловые карты
• 5 Программные реализации
• 6 Примеры
• 7 См. Также
• 8 Ссылки
  • 8.1 Сноски
  • 8.2 Библиография
• 9 Внешние ссылки

Тепловые карты созданы в виде двухмерных отображений значений в матрице данных. Большие значения были представлены маленькими темно-серыми или черными квадратами (пикселями), а меньшие значения - более светлыми квадратами. Луа (1873) использовал затененную матрицу для визуализации социальной статистики по округам Парижа. Снит (1957) отобразил результаты кластерного анализа , переставив строки и столбцы матрицы, чтобы расположить аналогичные значения рядом друг с другом в соответствии с кластеризацией. Жак Бертин использовал аналогичное представление для отображения данных, соответствующих шкале Гуттмана. Идея присоединения деревьев кластеров к строкам и столбцам матрицы данных возникла у Роберта Линга в 1973 году. Линг использовал заштрихованные символы принтера для представления различных оттенков серого, шириной одного символа на пиксель. Леланд Уилкинсон разработал первую компьютерную программу в 1994 году (SYSTAT ) для создания тепловых карт кластеров с цветной графикой высокого разрешения. Eisen et al. Дисплей, показанный на рисунке, является копией более ранней конструкции SYSTAT.

Разработчик программного обеспечения Кормак Кинни в 1991 году зарегистрировал товарный знак «тепловая карта» для описания 2D-дисплея, изображающего финансовый рынок информация. Компания, которая приобрела изобретение Кинни в 2003 году, непреднамеренно допустила утрату права на товарный знак.

Тепловая карта поверх цветной батиметрической карты с указанием вероятного местонахождения пропавшего рейса 370 <70 Malaysia Airlines>на основе байесовского метода анализа возможных траекторий полета самолета.

Существуют разные виды тепловых карт:

• Биологические тепловые карты обычно используются в молекулярной биологии для представления уровня экспрессии многих генов в ряде сопоставимых образцов (например, клетки в разных состояниях, образцы от разных пациентов), поскольку они получены из микрочипов ДНК.
• древовидная карта - это двухмерное иерархическое разбиение данных, которое визуально напоминает тепловую карту.
• A мозаичный график - мозаичная тепловая карта для представления двухсторонней или вышестоящей таблицы данных. Как и в случае с древовидными картами, прямоугольные области на мозаичном графике организованы иерархически. Это означает, что области представляют собой прямоугольники, а не квадраты. Friendly (1994) рассматривает историю и использование этого графика.
• Визуализация функции плотности - это тепловая карта для представления плотности точек на карте. Это позволяет воспринимать плотность точек независимо от коэффициента увеличения. Perrot et al. (2015) предложили способ использования функции плотности для визуализации миллиардов и миллиардов точек с использованием инфраструктуры больших данных со Spark и Hadoop.

Множество различных цветовых схем можно использовать для иллюстрации тепловой карты, с преимуществами и недостатками восприятия для каждого из них. Часто используются карты цвета радуги, поскольку люди могут воспринимать больше оттенков цвета, чем серого, и это якобы увеличивает количество деталей, воспринимаемых на изображении. Однако это не одобряется многими в научном сообществе по следующим причинам:

• Цветам не хватает естественного порядка восприятия, который можно найти в цветовых картах оттенков серого или спектра черного тела.
• Обычные цветовые карты (например, «струйная» цветовая карта, используемая по умолчанию во многих программных пакетах визуализации) имеют неконтролируемые изменения яркости, которые препятствуют значимому преобразованию в оттенки серого для отображения или печати. Это также отвлекает от фактических данных, произвольно делая желтые и голубые области более заметными, чем области данных, которые на самом деле являются наиболее важными.
• Изменения между цветами также приводят к восприятию градиентов, которые на самом деле не являются присутствуют, делая фактические градиенты менее заметными, а это означает, что цветовые карты радуги могут фактически скрывать детали во многих случаях, а не улучшать их.

Картограммы иногда неправильно называются тепловые карты. Картограмма имеет различные оттенки или узоры в пределах географических границ, чтобы показать долю интересующей переменной, тогда как окраска тепловой карты (в контексте карты) не соответствует географическим границам.

Несколько программных реализаций тепловых карт находятся в свободном доступе:

• R, бесплатная программная среда для статистических вычислений и графики, содержит несколько функций для отслеживания тепловых карт, включая интерактивные тепловые карты кластера (через тепловую карту R).
• Gnuplot, универсальная и бесплатная программа для построения графиков из командной строки, может отслеживать 2D и 3D тепловые карты.
• Google Fusion Tables может создавать тепловые карты из Google Таблицы электронная таблица, ограниченная 1000 точками географических данных.
• Цветовая схема «cubehelix» Дэйва Грина предоставляет ресурсы для цветовой схемы, которая печатается как монотонно увеличивающаяся шкала серого на черно-белых устройствах PostScript.
• Openlayers 3 может отображать слой тепловой карты o fa selected для всех географических объектов в векторном слое.
• D3.js, AnyChart и Highcharts - это библиотеки JavaScript для визуализации данных, которые предоставляют возможность создавать интерактивные диаграммы тепловых карт, от базовых до настраиваемых, как часть своих решений.
• Qlik Sense позволяет отображать сравнительные данные в виде цветовых узоров на тепловой карте, которая включена в его пакет визуализации.
• MATLAB обеспечивает возможность визуализации тепловой карты с большим разнообразием параметров конфигурации.

• 

  снег с эффектом озера - метеорологический радар обычно отображается с использованием тепловой карты.

• 

  Человеческий голос, визуализированный с помощью спектрограммы ; тепловая карта, представляющая величину STFT. Альтернативной визуализацией является график водопада.

• 

  Пример, показывающий отношения между тепловой картой, графиком поверхности и контурными линиями тех же данных

• 

  Комбинация графика поверхности и тепловая карта, где высота поверхности представляет собой амплитуду функции, а цвет представляет собой фазовый угол.

• 

  Оценка каждой смежной области мишени (не в масштабе)

• Ложный цвет

Сноски

Библиография

• Bertin, J. (1967). Sémiologie Graphique. Les diagrammes, les réseaux, les cartes [Графическая семиотика. Диаграммы, сети, карты] (на французском языке). Готье-Виллар. OCLC 2656278.
• Eisen, M.B.; Spellman, P.T.; Brown, P.O.; Ботштейн, Д. (1998). «Кластерный анализ и отображение паттернов экспрессии в масштабе всего генома». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 95 (25): 14863–14868. Bibcode : 1998PNAS... 9514863E. doi : 10.1073 / pnas.95.25.14863. PMC 24541. PMID 9843981.
• Friendly, Michael (март 1994). «Мозаичные дисплеи для многосторонних таблиц непредвиденных обстоятельств». Журнал Американской статистической ассоциации. 89 (425): 190–200. doi : 10.1080 / 01621459.1994.10476460. JSTOR 2291215.
• Линг, Роберт Л. (1973). «Компьютерное средство для кластерного анализа». Коммуникации ACM. 16 (6): 355–361. doi : 10.1145 / 362248.362263. S2CID 8033024.
• Снит, П. Х. А. (1957). «Применение компьютеров в таксономии». Журнал общей микробиологии. 17 (1): 201–26. DOI : 10.1099 / 00221287-17-1-201. PMID 13475686.
• Уилкинсон, Л. (1994). Расширенные приложения: Systat для DOS версии 6. SYSTAT. ISBN 978-0-13-447285-0.
• Perrot, A.; Bourqui, R.; Hanusse, N.; Lalanne, F.; Обер, Д. (2015). Большая интерактивная визуализация функций плотности в инфраструктуре больших данных (PDF). 5-й симпозиум IEEE по анализу и визуализации больших данных (LDAV), 2015. стр. 99–106. doi : 10.1109 / LDAV.2015.7348077. ISBN 978-1-4673-8517-6. S2CID 4768931.
• Barter, R.L.; Ю. Б. (2018). «Перегрев: пакет R для создания красивых и расширяемых тепловых карт для визуализации сложных данных». Журнал вычислительной и графической статистики. 27 (4): 910–922. arXiv : 1512.01524. DOI : 10.1080 / 10618600.2018.1473780. ПМЦ 6430237. PMID 30911216.

• История тепловой карты кластера. Лиланд Уилкинсон и Майкл Френдли.
• Альберготти, Рид (7 мая 2014 г.). «Страва, популярная среди велосипедистов и бегунов, хочет продать свои данные городским планировщикам». The Wall Street Journal.