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PaperBanana - Generador de ilustraciones académicas con IA

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Generador de mapas de calor en línea · sin iniciar sesión

Generador de mapas de calor para Excel, CSV y matrices de datos

Pega una matriz con etiquetas desde Excel o sube datos CSV/TSV. Normaliza filas o columnas, agrupa patrones similares, revisa los valores ausentes y exporta SVG, PNG o CSV ordenado, sin código, registro ni marca de agua.

Pega Excel o sube CSV/TSVNormalización Z por filas y columnasClúster jerárquico y dendrogramasSin código, registro ni marca de agua

Introduce una matriz y configura el mapa de calor

Pon los nombres de fila en la primera columna y los de columna en la primera fila. Las celdas vacías, NA, NaN, null y «-» se tratan como ausentes.

Copia directamente desde Excel o Google Sheets, o pega datos separados por comas, tabulaciones o punto y coma.

gene-expression.csv

La matriz es válida. Confirma la normalización, el clúster y la escala de color antes de informar.

La matriz se analiza, transforma, agrupa y dibuja en este navegador. La herramienta no la sube.

Mapa de calor y resumen del método en tiempo real

8
Filas
6
Columnas
0
Ausentes
-1,19–1,26
Rango
Normalización: row-z · Clúster jerárquico: both · Métrica de distancia: correlation

Las puntuaciones Z usan la desviación estándar poblacional. El clúster usa aglomeración de enlace promedio con distancia euclídea o de correlación.

Fundamentos

Qué muestra un mapa de calor de datos

Un mapa de calor representa una matriz numérica bidimensional mediante colores. Las filas y columnas siguen siendo categorías discretas, mientras la escala revela valores altos, bajos, similares o atípicos sin leer cada cifra.

Las paletas secuenciales sirven para valores de menor a mayor. Las divergentes sirven cuando hay un punto medio significativo, como cero, un cambio respecto al basal o una puntuación Z. La leyenda debe indicar qué significan los colores.

El clúster reordena filas o columnas para juntar perfiles similares. El dendrograma registra ese orden, pero no demuestra grupos biológicos ni causales. Interprétalo junto con el diseño del estudio y los datos originales.

01

Matriz

Las filas y columnas definen las observaciones o variables comparadas.

02

Escala de color

La leyenda asigna valores numéricos a colores e identifica el punto medio.

03

Normalización

Las puntuaciones Z por fila o columna cambian la comparación de magnitud a patrón relativo.

04

Clúster

Una métrica de distancia y una regla de enlace juntan perfiles similares.

Métodos y referencias

Haz reproducibles la normalización y el clúster

El resultado puede cambiar mucho según la escala, la distancia, el enlace y los límites de color. Registra cada decisión en el pie de figura o en métodos.

Documentación revisada: septiembre de 2026

ReferenciaTemaQué verificarDocumentación

Referencia

SciPy

Tema

Clúster jerárquico

Qué verificar

Verifica la métrica de distancia, el enlace promedio y el orden de hojas del dendrograma.

Documentación

linkage

Referencia

R stats

Tema

Normalización

Qué verificar

Indica si los valores se centraron y escalaron por fila o columna antes de representarlos.

Documentación

scale

Referencia

Matplotlib

Tema

Mapa de color

Qué verificar

Elige un mapa secuencial o divergente acorde con el significado numérico y que siga siendo legible.

Documentación

colormaps

Las etiquetas del método ayudan a reproducir el resultado, pero no sustituyen la validación con el código o la matriz original.

Ejemplos de mapas de calor para investigación y análisis

Carga un ejemplo para revisar la matriz original, la normalización, el orden de clúster, los valores ausentes y la escala de color.

Para matrices reales

Mapas de calor de expresión génica, correlación y Excel

Un flujo transparente para análisis exploratorio, docencia, informes y preparación de figuras.

Investigador revisando un mapa de calor agrupado de expresión génica

Investigadores biomédicos y de ómicas

Compara genes, proteínas, metabolitos, muestras y tratamientos mediante normalización por fila y clúster.

Científico de datos revisando un mapa de calor de correlación

Estadísticos y científicos de datos

Visualiza correlaciones, matrices de confusión y características multivariantes sin ocultar los valores.

Analista creando un mapa de calor a partir de datos de Excel

Analistas de Excel y CSV

Pasa directamente de una matriz de hoja de cálculo a una visualización ordenada y compartible y a una tabla exportable.

Funciones del generador

Funciones para Excel, CSV y clústeres

Convierte una matriz con etiquetas en un gráfico auditable manteniendo visible cada transformación.

Convierte una matriz de Excel o CSV en un mapa de calor

Pega celdas o sube un archivo para obtener un mapa con etiquetas. Las celdas ausentes siguen visibles y el texto inesperado se notifica antes de exportar.

Probar el generador
Generador importando una matriz de Excel y CSV

Revela patrones con normalización y dendrogramas

Compara perfiles relativos con puntuaciones Z por fila o columna y agrupa filas o columnas con distancia euclídea o de correlación.

Probar el generador
Controles de clúster con dendrogramas de filas y columnas

Edita un SVG listo para publicar y sin marca de agua

Descarga SVG editable para manuscritos, PNG de alta resolución para diapositivas y CSV que conserva el orden mostrado.

Probar el generador
Opciones de exportación de mapas de calor a SVG PNG y CSV ordenado
Criterios del método

Cómo cambian el mapa la normalización y el clúster jerárquico

La misma matriz puede contar una historia distinta tras normalizarla o reordenarla. Cada decisión se muestra para que el resultado sea reproducible.

Valores originales

Conservan la magnitud y las unidades cuando todas las filas y columnas son comparables.

Puntuación Z por fila

Centra y escala cada fila para comparar patrones relativos en vez de magnitudes absolutas.

Distancia

La euclídea compara magnitudes; la de correlación destaca la forma del perfil.

Enlace promedio

Los clústeres se unen según la distancia media por pares entre sus miembros.

Guía de normalización y clúster jerárquico para mapas de calor
La normalización cambia los valores y el clúster cambia el orden. Ninguno crea observaciones nuevas.Métodos visibles

Flujo en cuatro pasos

Cómo crear un mapa de calor desde Excel o CSV

Convierte una matriz de hoja de cálculo en un mapa con etiquetas y exportable mediante cuatro pasos claros.

01

Pega o sube la matriz

Pon las etiquetas de columna en la primera fila y las de fila en la primera columna.

02

Revisa los valores ausentes

Comprueba las celdas interpretadas como ausentes y corrige cualquier texto inesperado.

03

Elige la escala y el clúster

Selecciona normalización, paleta, distancia y las dimensiones que se reordenarán.

04

Exporta el gráfico y los datos

Descarga SVG o PNG y un CSV ordenado igual que el mapa mostrado.

Empezar a crear
Cuatro pasos para crear un mapa de calor desde Excel o CSV
Conserva la matriz de origen y los ajustes del método junto con la figura.

Continúa el análisis

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Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre el generador de mapas de calor

¿Cómo creo un mapa de calor con datos de Excel?+

Copia un intervalo rectangular de Excel y pégalo en el generador. Mantén las etiquetas de columna en la primera fila y las de fila en la primera columna. El navegador lee las celdas tabuladas, conserva vacíos y NA como ausentes y actualiza el mapa en cuanto la matriz es válida.

¿Puedo subir CSV o pegar una matriz con etiquetas?+

Pega datos separados por comas, tabulaciones o punto y coma, o sube un archivo CSV, TSV o TXT. La primera fila aporta las etiquetas de columna y la primera columna las de fila. Vacíos, NA, NaN, null y guiones permanecen ausentes en lugar de convertirse en cero.

¿Qué diferencia hay entre colores secuenciales y divergentes?+

Usa una paleta secuencial como Viridis o Cividis cuando los valores avanzan de menor a mayor en una sola escala. Usa azul–blanco–rojo cuando existe un centro significativo, como cero, el cambio basal o una puntuación Z. Conserva siempre la barra de color numérica al informar.

¿Cómo creo un mapa de calor de correlaciones?+

Prepara una matriz cuadrada con las mismas variables en la primera fila y columna, y pégala o súbela. Conserva los coeficientes originales, elige la paleta divergente con cero como punto medio y activa los valores de celda si deben leerse los coeficientes exactos junto con los colores.

¿Debo normalizar por fila o por columna?+

Elige puntuaciones Z por fila para comparar el patrón relativo de cada característica entre muestras, y por columna para comparar patrones dentro de cada muestra o condición. Mantén valores originales si comparten unidades comparables y la magnitud absoluta importa. Registra la elección en el pie o en métodos.

¿Admite clústeres y dendrogramas?+

Puedes agrupar filas, columnas o ambas y mostrar dendrogramas junto a la matriz reordenada. La herramienta usa aglomeración de enlace promedio con distancia euclídea para diferencias de magnitud o distancia de correlación para la forma del perfil. Los ajustes permanecen visibles junto al gráfico.

¿Cómo gestiona los valores ausentes y la exportación?+

Las celdas vacías y los marcadores NA comunes usan un color neutro; el texto inesperado se contabiliza para revisarlo. El análisis, la normalización, el clúster y el dibujo ocurren en el navegador. Exporta SVG editable, PNG de alta resolución o CSV ordenado sin cuenta ni marca de agua.

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