Python作為一門流行的編程語言，在數據分析和可視化方面有很多適用的庫，其中之一便是用于數據可視化的熱力圖庫。Python的熱力圖庫有很多種，但是最受歡迎和常用的兩種是Seaborn和Plotly。

Seaborn是一個基于matplotlib的Python可視化庫，封裝了常見的圖表和數據探索功能，能夠方便快捷地繪制各種可視化圖表，其中包括熱力圖。下面是一個使用Seaborn庫繪制熱力圖的代碼示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 構建熱力圖數據
sns.set(style='ticks')
flights = sns.load_dataset('flights')
flights = flights.pivot('month', 'year', 'passengers')
# 繪制熱力圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
sns.heatmap(flights, cmap='OrRd', annot=True, fmt='.0f', ax=ax)
# 設置圖表屬性
ax.set_title('Passenger Flights')
ax.set_xlabel('Year')
ax.set_ylabel('Month')
plt.show()

另一個常用的Python熱力圖庫是Plotly，它可以根據數據的特點繪制出不同的熱力圖。下面是一個使用Plotly庫繪制熱力圖的代碼示例：

import plotly.express as px
# 構建熱力圖數據
df = px.data.tips()
heatmap = px.density_heatmap(df, x='total_bill', y='tip', nbinsx=20, nbinsy=20, color_continuous_scale='OrRd')
# 展示熱力圖
heatmap.show()

總的來說，Python的熱力圖庫非常實用和易于使用，能夠幫助開發者在數據探索和可視化方面取得不錯的成果。