鸿蒙 PC 热力图组件开发：偏心布局实现与实战

偏心布局为鸿蒙 PC 热力图组件提供了更灵活的可视化方案，能够精准匹配特殊业务场景与非对称 UI 设计。本文的实现方案基于 ArkUI 声明式开发，兼顾了性能与交互体验，开发者可根据实际需求调整偏心系数、颜色映射与数据来源，快速集成到数据分析、系统监控等 PC 应用中。随着鸿蒙 PC 生态的持续完善，热力图等数据可视化组件将成为提升应用专业性的核心竞争力。

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640人浏览 · 2026-02-05 22:47:54

m0_59315734 · 2026-02-05 22:47:54 发布

在鸿蒙 PC 应用中，热力图是数据可视化的核心组件，广泛用于数据分析、系统监控等场景。默认居中布局的热力图难以满足特殊业务需求（如聚焦特定区域数据、适配非对称界面），偏心布局成为关键优化方向。本文结合鸿蒙 PC 开发特性，拆解热力图偏心布局的实现逻辑，附完整代码示例，助力开发者快速落地个性化数据可视化功能。

一、核心概念：偏心布局的设计思路

（一）偏心布局的核心价值

偏心布局指热力图的热力中心偏离组件几何中心，基于业务需求锚定特定区域（如左侧数据密集区、右侧关键指标区），适用于：

突出展示核心数据模块（如 PC 端系统监控中聚焦 CPU 占用率区域）；
适配非对称 UI 界面（如左侧导航 + 右侧热力图的复合布局）；
多维度数据对比（如偏心分布实现不同区域数据的视觉分层）。

（二）鸿蒙 PC 端技术适配要点

基于 ArkUI（Stage 模型）的声明式布局，通过Flex+Position实现精准定位；
利用Canvas组件绘制热力图网格与颜色渐变，通过坐标偏移实现偏心效果；
适配 PC 端大屏特性，支持鼠标悬停查看数据详情、滚轮缩放等交互。

二、实战开发：偏心热力图组件实现

以 “系统资源监控热力图” 为例，实现热力中心偏向左侧（聚焦 CPU / 内存数据区）的偏心布局，包含数据处理、画布绘制、交互优化全流程。

（一）组件结构设计

数据层：模拟系统资源占用数据（CPU、内存、磁盘 IO）；
布局层：通过Position组件设置热力图偏移，实现偏心效果；
绘制层：使用Canvas绘制热力网格、颜色映射、坐标轴；
交互层：支持鼠标悬停显示数据详情、滚轮缩放热力图。

（二）完整代码实现

import router from '@ohos.router';
import canvas from '@ohos.canvas';

@Entry
@Component
struct EccentricHeatMap {
  // 热力图配置参数
  private heatMapConfig: HeatMapConfig = {
    width: 800, // 组件宽度
    height: 400, // 组件高度
    gridCountX: 20, // X轴网格数
    gridCountY: 10, // Y轴网格数
    biasX: 0.3, // X轴偏心系数（0.5为居中，<0.5偏向左侧）
    biasY: 0.5, // Y轴偏心系数（保持居中）
    minValue: 0, // 数据最小值
    maxValue: 100, // 数据最大值
  };
  // 模拟系统资源数据（20*10网格）
  private heatData: number[][] = this.generateMockData();
  // Canvas上下文
  private canvasContext: canvas.CanvasContext | null = null;

  // 生成模拟数据（左侧CPU/内存数据偏高，右侧磁盘IO数据偏低）
  private generateMockData(): number[][] {
    const data: number[][] = [];
    for (let y = 0; y < this.heatMapConfig.gridCountY; y++) {
      const row: number[] = [];
      for (let x = 0; x < this.heatMapConfig.gridCountX; x++) {
        // 左侧区域（x<10）数据偏高，模拟核心资源占用
        if (x < this.heatMapConfig.gridCountX * this.heatMapConfig.biasX * 2) {
          row.push(Math.random() * 70 + 30); // 30-100
        } else {
          row.push(Math.random() * 50); // 0-50
        }
      }
      data.push(row);
    }
    return data;
  }

  // 初始化Canvas上下文
  private initCanvas(canvas: canvas.Canvas) {
    this.canvasContext = canvas.getContext('2d');
    this.drawHeatMap();
  }

  // 绘制偏心热力图
  private drawHeatMap() {
    if (!this.canvasContext) return;
    const { width, height, gridCountX, gridCountY, biasX, biasY } = this.heatMapConfig;
    const gridWidth = width / gridCountX; // 网格宽度
    const gridHeight = height / gridCountY; // 网格高度

    // 计算偏心偏移量（基于几何中心的偏移）
    const centerX = width / 2;
    const centerY = height / 2;
    const biasOffsetX = (0.5 - biasX) * width; // X轴偏移（负值向左偏）
    const biasOffsetY = (0.5 - biasY) * height; // Y轴偏移

    // 清空画布
    this.canvasContext.clearRect(0, 0, width, height);

    // 绘制热力网格
    for (let y = 0; y < gridCountY; y++) {
      for (let x = 0; x < gridCountX; x++) {
        const value = this.heatData[y][x];
        // 计算网格实际坐标（加入偏心偏移）
        const xPos = x * gridWidth + biasOffsetX;
        const yPos = y * gridHeight + biasOffsetY;

        // 根据数据值生成颜色（0-100映射为蓝色-红色）
        const color = this.getColorByValue(value);
        this.canvasContext.fillStyle = color;
        // 绘制网格矩形
        this.canvasContext.fillRect(xPos, yPos, gridWidth - 1, gridHeight - 1); // 减1避免网格重叠
      }
    }

    // 绘制坐标轴（适配偏心布局）
    this.canvasContext.strokeStyle = '#666';
    this.canvasContext.lineWidth = 1;
    // X轴（基于偏心后的底部）
    this.canvasContext.beginPath();
    this.canvasContext.moveTo(biasOffsetX, height + biasOffsetY);
    this.canvasContext.lineTo(width + biasOffsetX, height + biasOffsetY);
    this.canvasContext.stroke();
    // Y轴（基于偏心后的左侧）
    this.canvasContext.beginPath();
    this.canvasContext.moveTo(biasOffsetX, biasOffsetY);
    this.canvasContext.lineTo(biasOffsetX, height + biasOffsetY);
    this.canvasContext.stroke();
  }

  // 根据数据值获取热力颜色（渐变映射）
  private getColorByValue(value: number): string {
    const { minValue, maxValue } = this.heatMapConfig;
    const ratio = (value - minValue) / (maxValue - minValue); // 0-1
    // HSL颜色：蓝色（240°）→ 红色（0°）
    const hue = 240 - ratio * 240;
    return `hsl(${hue}, 80%, 50%)`;
  }

  // 滚轮缩放热力图
  private onWheel(event: WheelEvent) {
    const scale = event.deltaY > 0 ? 0.9 : 1.1; // 向下滚轮缩小，向上放大
    this.heatMapConfig.width *= scale;
    this.heatMapConfig.height *= scale;
    this.drawHeatMap();
  }

  build() {
    Column({ space: 16 }) {
      Text('系统资源监控热力图（偏心布局）')
        .fontSize(20)
        .fontWeight(FontWeight.Bold)
        .textAlign(TextAlign.Center)
        .width('100%');

      // 偏心热力图容器（支持滚轮缩放）
      Container() {
        Canvas(this.initCanvas.bind(this))
          .width(this.heatMapConfig.width)
          .height(this.heatMapConfig.height)
          .backgroundColor('#f5f5f5')
          .onWheel(this.onWheel.bind(this))
      }
      .width('100%')
      .justifyContent(FlexAlign.Center)
      .alignItems(ItemAlign.Start) // 左对齐，适配左侧偏心布局

      // 偏心系数调节控件
      Row({ space: 20 }) {
        Text(`X轴偏心系数：${this.heatMapConfig.biasX.toFixed(1)}`)
          .fontSize(14);
        Slider()
          .value(this.heatMapConfig.biasX)
          .min(0.1)
          .max(0.9)
          .step(0.1)
          .width(300)
          .onChange((value) => {
            this.heatMapConfig.biasX = value;
            this.heatData = this.generateMockData(); // 重新生成数据
            this.drawHeatMap(); // 重新绘制
          });
      }
      .padding({ left: 40 })
    }
    .padding(32)
    .width('100%')
    .height('100vh')
  }
}

// 热力图配置接口
interface HeatMapConfig {
  width: number;
  height: number;
  gridCountX: number;
  gridCountY: number;
  biasX: number;
  biasY: number;
  minValue: number;
  maxValue: number;
}

（三）关键技术解析

偏心布局实现：通过biasX/biasY系数计算偏移量，调整网格绘制的起始坐标，实现热力中心偏离几何中心的效果（biasX=0.3时向左偏移）；
颜色映射：采用 HSL 颜色空间，将数据值（0-100）映射为蓝色到红色的渐变，确保热力层次清晰；
交互适配：支持滚轮缩放（通过修改组件宽高并重绘）、鼠标悬停（可扩展添加数据弹窗），适配 PC 端键鼠操作习惯；
数据模拟：左侧区域数据值偏高，模拟核心资源（CPU / 内存）的高占用，直观体现偏心布局的聚焦效果。