Python中的熱力圖是一種有效的方式來展示坐標數據的密度分布情況。在使用Python繪制熱力圖時，我們需要針對熱力圖的坐標數據進行處理，以生成灰度圖或顏色映射圖來展示熱力分布情況。下面，我們簡單介紹Python中熱力圖的坐標處理方法。

# 導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成隨機數據，模擬坐標數據
x = np.random.randint(0, 100, 100)
y = np.random.randint(0, 100, 100)
# 對坐標數據進行處理，生成矩陣
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=20)
# 繪制熱力圖
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
plt.imshow(heatmap.T, extent=extent, origin='lower')
plt.show()

在上面的代碼中，我們首先生成了100組隨機的坐標數據，然后使用np.histogram2d函數對數據進行處理，生成了20*20的矩陣。將這個矩陣傳遞給imshow函數，使用extent參數指定了圖像的范圍，并將逆時針方向設置為圖像的起點，最后使用plt.show()函數展示了熱力圖。

當我們對數據進行處理時，可以設定不同的bins值來決定圖像的顆粒度。更高的bins值可以生成更精細的熱力圖，同時也會生成更多的噪點。因此，我們需要根據實際需要，選擇合適的bins來處理數據。