熱力圖是個很直觀的數(shù)據(jù)展現(xiàn)方法饵逐，從低溫的白到高溫的紅，代表不同數(shù)值的高低或者聚集度。在R語言中，一個heatmap語句就可以表現(xiàn)了篮灼。
library(openxlsx);readFilePath<-"E:/land.xlsx"
mydata<-read.xlsx(readFilePath,"Sheet1")
這兒找到是2016年11月北上廣深等幾大城市的供地面積缔刹，成交價格以及樓面價格搂根。
數(shù)據(jù)來源：http://fdc.fang.com/data/land/
然后寫下heatmap語句断楷，連包都不用加載：
heatmap(as.matrix(mydata),Rowv=NA,Colv=NA,
col=heat.colors(256),scale="column",margin=c(3,6))
colors(256)里的數(shù)值可調(diào)，不過區(qū)別也不會很大褥紫，margin是每個格子的長寬姜性。
因為樓面價=總地價除以（面積x容積率)，所以表格中的總地價單位是萬元髓考，樓面價的單位是元污抬。另外地塊的數(shù)值也和樓面價的數(shù)值相差很大，我很好奇如果讓變量標(biāo)準(zhǔn)化一點绳军，圖形會怎樣，所以用了scale函數(shù)矢腻∶偶荩基本語句與《R語言實戰(zhàn)》第5章，P96一樣多柑，連變量名都懶得改了奶是。
z<-scale(mydata[,1:3])
得圖如下：其實前三列是和上一幅差不多的。
值得注意的有兩處，一處是第5行的area聂沙，兩張圖都是空白的秆麸，看回原表格，是重慶的供地大大超過其他城市及汉，大概是太逆天所以無法比較了吧沮趣。
另一處是加了比例后的第4行深圳，11月不知道拍了哪里的地坷随，地價和樓面價也是超低房铭，導(dǎo)致scale計算出來的均值突出（雖然是負數(shù)）。熱力圖對于負值的反應(yīng)温眉，還真是有意思缸匪。
如果把熱力圖和地圖結(jié)合起來，可以看的更直觀些类溢，這就要靠我繼續(xù)努力了凌蔬！
其他的書籍和課程中，還有安裝"pheatmap"包闯冷，或者利用layout-image（x,y,z）的方法砂心。但那些我還沒能利用自己的數(shù)據(jù)做出來，想show也不能夠啦窃躲。
小白作業(yè)计贰，歡迎指教。
