在paython语言中，编写程序不用folium模块统计每个城市对应的5A景点总数量情况，绘制出对应的热力地图，分析哪个区域5A景点相对较多。

首先，您需要准备两份数据：

1. 包含每个城市的坐标（经纬度）信息的数据集。
2. 包含每个5A景点的坐标信息的数据集。

然后，您可以使用Python中的pandas和folium模块来完成这个任务。下面是一个基本的代码框架：

import pandas as pd
import folium

# 读入城市坐标数据集
city_data = pd.read_csv('city_data.csv')

# 读入5A景点坐标数据集
attraction_data = pd.read_csv('attraction_data.csv')

# 统计每个城市对应的5A景点数量
city_attraction_counts = attraction_data.groupby('city')['name'].count()

# 绘制热力地图
map = folium.Map(location=[34.3416, 108.9398], zoom_start=5) # 设置地图中心坐标和缩放级别

# 将城市坐标和景点数量数据合并
city_data = pd.merge(city_data, city_attraction_counts, left_on='name', right_index=True)

# 绘制热力地图
heatmap_layer = folium.FeatureGroup(name='Heatmap')
heatmap_layer.add_child(folium.plugins.HeatMap(city_data[['lat', 'lng', 'name_y']].values.tolist()))
map.add_child(heatmap_layer)

# 分析哪个区域5A景点相对较多
# ...

# 显示地图
map.save('heatmap.html')

在上面的代码中，您需要将`city_data.csv`和`attraction_data.csv`替换为您自己的数据集文件名，然后运行代码即可生成一个名为`heatmap.html`的热力地图文件。

请注意，上面的代码仅提供了一个基本的框架，您需要根据自己的数据集和需求进行相应的修改和调整。