有多种方法可以在地图中快速而集中的呈现出可视化数据。常用的几个是：
·Dotdensity(点密度图)——使用点或其他符号展示特征或现象的集体情况（密度）的地图样式。例如，显示区域内的交集或高/低活动量。
·Choropleth(分级统计图)——这是一种主题地图样式，它根据地图上显示的数据强度，对应的展现在阴影颜色或图案纹理上。例如，显示人口密度或人均收入。
·Hexagonalbinning/hexbin(六边形图)——这种地图的风格适合显示地理上的一般主题。在choropleth地图中，它的颗粒比dotdensity密度小，不受边界约束。
·Heatmap(热度图)——这种地图使看地图的人能够在缩放因子中独立地感知点密度。也是最不受约束的，因为它不符合地理范围。
当对点数据进行可视化时，点密度图是有效的，通常用于展现活动，特征和其他地理现象中的体积或模式。单个数据点不应该被计算在内，而是显示一个区域的情况和密度。简单但有效，可以快速给你的地图带来展现力。
EurovisionShazam-优雅的点密度图
分级统计图基于先前定义区域的统计数据。典型的例子是由选举区域划分的选举地图;在这里，分级统计图是首选。一般来说，分级统计图代表两种类型的数据：空间的广泛度，比如人口，以及空间的密集，比如比例，密度和比例。
DirectRelief-分级统计图表示的乌干达的疟疾发病率
对聚合数据进行可视化时，六边形图擅于用更含蓄但更结构化的形式来展现。例如，表示一般分布情况时，不是渲染出数万个点的散点图，而可以将点数填充为几百个六边形。
热点图本质上使用颜色作为数据可视化工具。该应用可以很好的处理多个变量，并可以在数据中显示类似的模式和相关性。
纽约市交通事故热点图-混合热点图与六边形图
在设计分级统计图，六边形图以及热度图时，需要记住重要的两点：
1）较暗的颜色数值更高;
2）虽然有数以百万计种不同颜色，但是人眼只能轻易区分有限的颜色。
单色系列：颜色由所选颜色的暗色渐变到相同色调的浅色或白色。最暗的颜色代表数据集中最大的数字，最浅的色调代表最小的数字。
双极渐变：通常使用两个相反的色调来显示从负到中心到正的值变化。这些类型的地图显示了彼此相关值的大小。
部分光谱色调渐变：用于混合映射两组不同数据。这种技术融合了相邻的两种对手色调，并显示了混合数据类别的大小。
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