热力矩阵适合看什么、不适合看什么：先从数据形态判断

热力矩阵不是给表格换一层颜色这么简单：它把二维数值表铺成格子，再用颜色表示数值的相对分布。判断适用场景，先看输入是不是有行、有列、有标签的二维表；结构不成立时，颜色不会替数据补出关系。

先看输入是不是二维表

本站 CSV 的口径是：第一行为列名，第一列为行名；其余单元格填数字，留空表示缺失。空白单元格和 NA / N/A / null 也显示为缺失，不会变成 0。也就是说，两头要分别承担列名和行名，格子内部只放数值或缺失。这个要求是判断适用场景的起点。

颜色负责扫，数字负责核对

颜色按当前表中的最小值与最大值线性映射到五档青到紫的顺序色阶，负数保留原符号。灰色虚线 = 缺失；黑框 = 零值，真实零仍保留色阶颜色并加黑框。读图时，缺失和零不能混为一谈：前者是未提供数值，后者是输入中的真实零。

Matplotlib 官方文档的 imshow 条目把二维标量数据描述为可渲染成二维着色图像；Choosing Colormaps 条目说明顺序色阶适合表达有序信息。D3 官方文档的 Sequential scales 说明连续数值输入映射到连续输出范围。Cornell INFO 3312 的 Graphical perception 页面则把共同尺度上的位置与颜色等编码区分开，说明颜色不能替代精确读回。矩阵单元格里直接显示数值，正是为核对保留了数字通道。

适合的读法：先找异常块，再回表

热力矩阵适合“先找异常块、再回表核对数值”这类两段式读法：先用颜色扫出值得注意的区域，再查看矩阵里的数字和下方原始表。这里的“异常块”只是视觉检索的说法，不是异常值判定；颜色不同只能提示回看，不能直接推出原因、趋势或统计结论。矩阵单元格里直接显示数值，下方另有原始表保留输入口径，颜色线索和原始输入因此可以互相核对。

不适合的表

单行或单列的表，缺少同时展开的行列关系；需要精确读数的表，不应只依赖颜色，因为色阶承担的是顺序提示，不是精确数值的替代；非二维结构也没有稳定的行列对应关系。它们未必没有用，但把热力矩阵作为主要读图形式，会让结构问题被颜色掩盖。这里的取舍是：找位置差异时用颜色辅助，逐项核对时把数字放在中心。

格子太多，线索会变噪声

格子数量会直接影响可读性。格子越多，数字、标签和色块越容易挤在一起，颜色就可能从定位线索变成噪声。现有证据不支持给所有表规定一个行列阈值，因此不要把本站的尺寸上限当成推荐尺寸。

本站工具的边界与核对通道

relitu.cn 的实际上限是最多 100 行 × 100 列。作为在线做图工具，它在浏览器本地解析 CSV，不上传、不保存、不发送；矩阵单元格里直接显示数值，下方另有原始表保留输入口径。它没有归一化选项、彩虹色选项、业务阈值设置或排名模式，不做统计检定、预测，也不判断因果。下次判断一张表是否适合在线做图，先确认它能否形成二维表、标签是否在两头、格子里是否是数值或缺失；再确认主要任务是找色块，还是必须逐项读数。前者可以让热力矩阵辅助定位，后者应优先依赖数字和原始表。