Python是現在最流行的編程語言之一，它具有簡潔明了的語法和強大的功能。其中，Python的數據可視化功能十分強大。Python散點熱力圖就是其中之一。

# 引入依賴
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成數據
np.random.seed(19680801)
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
# 繪圖
fig, ax = plt.subplots()
H, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
img = ax.imshow(H, extent=extent, cmap='plasma')
fig.colorbar(img)
plt.show()

代碼中的np是Python的NumPy庫，這是Python中處理數學運算的重要庫。

這段代碼首先通過NumPy生成了兩個隨機數列x和y。接下來通過histogram2d()函數將二維坐標(x,y)數據轉化為熱力圖所需要的數據。最后通過imshow()函數將數據進行展示，并添加colorbar()函數進行顏色處理。

散點熱力圖可以展示數據的分布情況，深色部分代表數據分布密集。如果數據呈現一定規律性，那么熱力圖就能夠更加直觀地呈現該規律性。此外，散點熱力圖也可作為數據分析的工具，幫助人們從中發現隱藏的關聯和規律。

總之，Python散點熱力圖是數據可視化的重要實現方式，通過編寫Python腳本我們可以輕松地創建熱力圖，方便地進行數據分析和展示。