python地图热力图怎么画

Python地图热力图通常使用数据可视化库matplotlib和seaborn来实现。首先，需要准备好地图的数据和热力值的数据，其中地图数据可以使用shapefile或者GeoJSON格式的地理空间数据，热力值数据可以是各个地理位置对应的数值。接着，需要使用geopandas库读取地图数据，并且将热力值数据合并到地图数据中，以便进行绘图。

接下来，可以使用matplotlib和seaborn库来绘制地图热力图，首先创建一个matplotlib的figure对象，并且设置地图的大小和颜色。然后使用geopandas的plot()函数将地图数据呈现在figure上，可以根据热力值的不同对地图进行着色，调整透明度或者使用不同的颜色映射表来展示数据分布情况。

另外，也可以使用seaborn的heatmap函数来绘制热力图，先将地图数据转换成网格数据，然后利用heatmap函数将热力值数据展示在地图上，可以根据需要调整颜色条，添加标签和标题等。

最后，可以使用matplotlib的各种功能来美化地图热力图，如添加图例、调整坐标轴、添加标题等，使得地图更加直观和易懂。当图表绘制完毕后，可以使用savefig()保存成图片或者使用show()在屏幕上展示地图热力图。通过以上步骤，即可使用Python绘制出地图热力图来展示地理位置的数据分布和热力值情况。