Dengan asumsi Anda memiliki kumpulan data yang ingin Anda plot, dan peta yang ingin Anda plot, Anda dapat mulai dengan membuat peta intensitas: kisi-kisi nilai titik apung yang proporsional dalam batas ke peta akhir (jika peta cukup kecil, 1: 1 mungkin baik-baik saja). Inisialisasi seluruh array menjadi 0.
Kemudian Anda berjalan melalui setiap titik yang ingin Anda plot, memetakannya ke dalam ruang koordinat dari peta intensitas (yang seharusnya merupakan operasi skala sederhana, biasanya), dan kemudian plot "blip" di peta intensitas yang berpusat di posisi itu.
"Blip" dasar mungkin hanya terdiri dari peningkatan intensitas pada titik blip ditambah beberapa jari-jari dengan jumlah kecil. Implementasi yang lebih kompleks dapat membaca intensitas yang ada, dan menggunakan radius falloff yang lebih besar semakin intens titik blip. Anda dapat bereksperimen dengan blip plotter untuk menemukan implementasi yang Anda sukai.
Setelah Anda memiliki peta intensitas, Anda dapat menggunakan intensitas di setiap titik individu sebagai pencarian 1D ke dalam gradien warna, yang akan memungkinkan Anda untuk mencapai dampak visual yang diinginkan (ini adalah bagaimana Anda bisa mendapatkan hasil multi-warna yang paling sering dilihat). Anda harus melakukan pencarian warna ini saat Anda mentransfer peta intensitas ke plot terakhir Anda (jelas, jika diperlukan, untuk memperhitungkan perbedaan ukuran dalam peta intensitas versus gambar akhir).
Ini harus cukup untuk implementasi dasar, tetapi ada ruang untuk optimasi. Misalnya, peta intensitas tidak akan dinormalisasi, jadi Anda mungkin perlu untuk melakukan renormalisasi (mungkin lambat) atau melacak intensitas maksimum saat Anda merencanakan setiap blip, sehingga Anda dapat melakukan renormalisasi intensitas individu pada waktu yang sama. Anda sedang melakukan pewarnaan ulang. Selain itu, ada kemungkinan bahwa distribusi nilai Anda sedemikian rupa sehingga tidak efisien memori untuk menyimpan seluruh ruang koordinat peta, dan Anda mungkin ingin menggunakan solusi alternatif yang tidak melibatkan preallocating sejumlah besar memori itu sebagian besar akan kosong.
Jika Anda memiliki cukup data sebelumnya untuk menanyakan intensitas minimum dan maksimum yang Anda harapkan untuk dilihat dalam kumpulan data, Anda dapat menghindari keharusan melakukan renormalisasi sama sekali - pada dasarnya jika Anda memiliki beberapa peta antara (X, Y, Z) dengan jumlah " klik "dari data yang diplot yang terjadi pada saat itu - itu adalah sesuatu yang dapat Anda bangun ke sistem yang mengumpulkan data yang akan membantu Anda mengoptimalkan bagian pemetaan.
Karena peta intensitas hanyalah, pada dasarnya, gambar skala abu-abu merupakan cara yang sangat mudah untuk membuat prototipe sistem semacam ini untuk menggunakan bitmap untuk peta intensitas dan API gambar pilihan Anda (misalnya, System.Drawing
dalam C #) untuk merencanakan lingkaran yang sebagian transparan ke menghasilkan peta intensitas. Itu tidak terlihat yang terbaik, tetapi fungsional.