我有7个经度（分别为119.35764，119.35872，119.358，119.35818，119.35836，119.35854，119.35872）和7个纬度（分别为32.108523，32.108602，32.108681，32.10876，32.108839，32.108918，32.108997），即对应49个地区，帮我用python写一个代码，随机在300到800选取49的地方对应的数值，并画一个热力图，colorbar的数值为350，500，650，800，不要用basemap画，用imshow画

好的，以下是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 经纬度数据
lons = [119.35764, 119.35872, 119.358, 119.35818, 119.35836, 119.35854, 119.35872]
lats = [32.108523, 32.108602, 32.108681, 32.10876, 32.108839, 32.108918, 32.108997]

# 随机生成49个数值
data = np.random.randint(300, 800, size=49).reshape((7, 7))

# 画热力图
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap='coolwarm', vmin=350, vmax=800)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(lons)))
ax.set_yticks(np.arange(len(lats)))
ax.set_xticklabels(lons)
ax.set_yticklabels(lats)

# 在热力图上添加数值标签
for i in range(len(lats)):
    for j in range(len(lons)):
        text = ax.text(j, i, data[i][j], ha='center', va='center', color='black')

# 添加colorbar
cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax, ticks=[350, 500, 650, 800])
cbar.ax.set_yticklabels(['350', '500', '650', '800'])

# 设置图像标题
ax.set_title("Heatmap of Random Data")

# 显示图像
plt.show()

运行后可以得到一个热力图，如下图所示：


其中，横轴和纵轴分别表示经度和纬度，每个格子内的数值为随机生成的数据。热力图的颜色从蓝色到红色渐变，代表不同的数值范围，颜色越深代表数值越大。colorbar显示了颜色对应的数值范围。