说明，该系列原文写于2016年3月。
在如何使用Circos（5）我们曾介绍了柱状图的简单配置，这一部分我们将介绍2D Data Tracks中常用的另一种形式：Heat map 的简单配置方法。
例1：heat map
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<plot>
# 热图和柱状图展示的内容可以说基本一致，只是展示的方法不同。
# 首先要介绍的是颜色选取规则：我们需要首先设定value的最大和最小值，且假设你所选取的颜色list有N个颜色。
# 如果是线性的 heat map计算方式如下：
# f = (value - min) / ( max - min )
# n = N * f
<plot>
type = heatmap #和柱状图类似，写清展示类型
file = data/5/segdup.hs1234.heatmap.txt
r1 = 0.89r
r0 = 0.88r
# 颜色的选取有多种参考依据
# Brewer palletes (see etc/colors.brewer.lists.conf) as
# N-step hue (hue-sN, e.g. hue-s5 =hue000,hue005,hue010,...)
# N-color hue (hue-sN, e.g. hue-3 =hue000,hue120,hue140).
color = hs1_a5,hs1_a4,hs1_a3,hs1_a2,hs1_a1,hs1
# a代表颜色的透明度
# 如果是非线性 heat map,使用如下方式进行计算：
# n = N * f**(1/scale_log_base)
# ？
# When scale_log_base > 1 the dynamic range for values close to min is expanded.
# When scale_log_base < 1 the dynamic range for values close to max is expanded.
scale_log_base = 0.25
#改为1.25后的效果可以参考example7中的circos1.png
<rules>
<<include rule.exclude.hs1.conf>>
</rules>
</plot>
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图例
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