根据重庆各地区的发展程度用Python数据可视化绘制热力地图

首先，需要准备好数据，包括重庆各地区的发展指数数据和各地区的经纬度信息。

接下来，可以使用Python的数据可视化库Geopandas和Matplotlib来绘制热力地图。

首先，导入必要的库：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，读取重庆市各行政区的边界数据，并将其转换为GeoDataFrame对象：

chongqing = gpd.read_file("path/to/chongqing_boundary.shp")

接着，读取各行政区的发展指数数据，并将其转换为DataFrame对象：

dev_index = pd.read_csv("path/to/dev_index.csv")

将两个数据集按行政区名称进行合并：

chongqing = chongqing.merge(dev_index, on="name")

接下来，需要将经纬度信息转换为地图投影坐标系：

chongqing = chongqing.to_crs(epsg=3857)

最后，使用Matplotlib绘制热力地图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.axis('off')
ax.set_title('重庆市各行政区发展指数热力图', fontdict={'fontsize': '20', 'fontweight' : '3'})
chongqing.plot(column='dev_index', cmap='OrRd', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8', legend=True)
plt.show()

这样就可以生成重庆市各行政区发展指数的热力地图了。需要注意的是，地图的样式和颜色可以根据需要进行调整。