使用熱圖產生器，貼上 Excel 的帶標籤矩陣，或上傳 CSV/TSV 檔案。可依行或列標準化、分群相似模式、檢查遺漏值，並匯出 SVG、PNG 或排序後的 CSV。無需寫程式、無需註冊，也沒有浮水印。
第一列填寫行名稱，第一行填寫列名稱。空白、NA、NaN、null 和「-」的儲存格視為遺漏值。
可直接從 Excel 或 Google 試算表複製儲存格，也可貼上以逗號、Tab 或分號分隔的文字。
gene-expression.csv
矩陣會在你的瀏覽器中解析、轉換、分群與繪製，不會上傳。
Z-score 使用母體標準差；分群採用平均連結法，並搭配所選的歐氏距離或相關距離。
熱圖基礎
熱圖是以顏色編碼數值矩陣的網格。行與列各自保持為獨立類別，色階讓你不必逐一閱讀數字，就能看出高值、低值、相似與異常的資料。研究人員常用熱圖呈現基因表現、相關性、模型誤差、活動量與商業資料。
連續色盤適合由低到高遞增的數值；發散色盤適合圍繞有意義中點的數值，例如零、相對基線的變化或 Z-score。圖例是證據的一部分，必須說明顏色代表的意義。
分群可重新排列行或列，讓相似的資料型態相鄰。樹狀圖會記錄這個順序，但並不能證明生物學或因果上的分組。解讀分群時，請同時參考研究設計與原始資料。
行和列定義要比較的觀察或變數。
圖例把數值映射為顏色，並標出中點。
行或列 Z-score 會把問題從絕對量級轉為相對模式。
距離度量與連結方法決定哪些相似的資料型態會排在一起。
載入任一範例，檢視其原始矩陣、標準化、分群順序、遺漏值與色階，然後自行編輯。
面向真實矩陣
一套讓每個步驟都清楚可見的流程，涵蓋探索分析、教學、報告到論文圖表製作。
使用按行標準化和分群比較基因、蛋白、代謝物、樣本和治療條件。
顯示相關矩陣、混淆矩陣和多變數特徵，同時保留數值。
將試算表矩陣直接轉換為可分享圖表和排序後的資料表。
同一矩陣經縮放或重排後可能講出不同視覺故事，產生器會明確顯示每項決定。
當所有行列單位可比且量級重要時保留原始數值。
逐行居中縮放，比較相對模式而非絕對量級。
歐氏距離比較量級，相關距離強調輪廓形狀。
根據簇成員之間的平均成對距離合併分群。
四個步驟
只要四個步驟，就能從試算表矩陣做出帶標籤、可匯出的熱圖。
第一行放列標籤，第一列放行標籤。
檢查被視為遺漏值的儲存格，並修正意外的文字。
設定標準化、色彩配置、距離和要重排的維度。
下載 SVG 或 PNG，以及與目前熱圖順序一致的排序 CSV。
繼續分析
當你的問題涉及效應量、分佈或演化關係時，可改用其他工具。
常見問題
在 Excel 中複製矩形範圍，貼到熱圖產生器即可。第一列放行標籤、第一行放列標籤（即首列為欄名、首欄為列名）。工具會自動讀取以 Tab 分隔的儲存格，將空白或 NA 保留為遺漏值，矩陣有效後立即繪製熱圖。
可以。可貼上以逗號、Tab 或分號分隔的資料，也可上傳 CSV、TSV 或 TXT 檔案。第一行提供列標籤，第一列提供行標籤。空白、NA、NaN、null 與破折號的儲存格會明確標示為遺漏值，不會被默默轉成零。
當數值在同一尺度上由低到高變化時，使用 Viridis 或 Cividis 等連續色盤；當數值有意義的中心點，例如零、相對基線的變化或 Z-score 時，使用藍白紅發散色盤。呈現結果時，請保留色階條。
準備一個方形矩陣，第一行與第一列使用相同的變數，再貼上或上傳。請保留原始相關係數，並選擇發散色盤，讓零成為中點。若讀者需要在顏色旁看到精確係數，請開啟儲存格數值。
若要比較每個特徵在各樣本間的相對模式，請選擇行 Z-score；若要比較每個樣本或條件內部的模式，請選擇列 Z-score。當所有儲存格單位可比且絕對大小很重要時，請保留原始值。請在圖說或方法中記錄所用的標準化。
可以。你可以分群行、列或兩者，並在重新排序的矩陣旁顯示樹狀圖。工具採用平均連結法；歐氏距離適合比較量級差異，相關距離適合比較資料型態的形狀。所選的標準化、分群維度與距離會顯示在圖表旁，方便複核。
空白儲存格與常見的 NA 標記會以中性色顯示為遺漏值，意外的文字則會計數供你檢查。解析、標準化、分群與繪製全都在你的瀏覽器中完成。你可以匯出可編輯的 SVG、高解析度 PNG 或排序 CSV，無需帳號、沒有浮水印，並建議將原始矩陣與圖表一併保存。
