python实现全球热力图

要实现全球热力图，需要用到地图数据和数据可视化库。以下是一些步骤：

1. 获取地图数据：可以从开放数据平台或地图服务提供商获取地图数据，比如NASA的地球卫星图像。

2. 安装数据可视化库：可以使用Python中的各种数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。这里我们选择使用Basemap库。

3. 数据处理：将数据转换为地图上的坐标，并计算热力值。

4. 绘制地图：使用Basemap库将地图数据绘制到画布上。

5. 绘制热力图：使用Matplotlib库将热力图绘制到地图上。

以下是一个简单的示例代码：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
lons = np.random.randint(-180, 180, size=1000)
lats = np.random.randint(-90, 90, size=1000)
values = np.random.randint(0, 100, size=1000)

# 创建地图对象
m = Basemap(projection='robin', resolution='c',
            lat_0=0, lon_0=0)

# 绘制海岸线
m.drawcoastlines(linewidth=0.5)

# 将经纬度转换为地图坐标
x, y = m(lons, lats)

# 绘制散点图
m.scatter(x, y, c=values, cmap=plt.cm.jet, alpha=0.5)

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 显示地图
plt.show()

这段代码将在一个Robinson投影的地图上绘制1000个随机点，并根据值的大小将其着色。你可以根据实际需求自行修改代码。