Python是一種高級編程語言，廣泛應用于數據分析、人工智能、機器學習等領域。熱點圖是一種二維圖形表示方法，可以展示數據集中的數據分布情況。在Python中，有多種用于熱點圖作圖的庫，例如matplotlib、seaborn等。

# 導入庫
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 創建數據
data = np.random.rand(10, 10)
# 繪制熱點圖
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()

上述代碼使用matplotlib庫繪制了一個10×10的熱點圖。首先導入庫，然后使用numpy庫創建一個10×10的隨機數據集。接著調用plt.imshow()函數，將數據作為參數傳入。函數中的cmap參數指定使用熱圖顏色映射，interpolation參數指定使用最近鄰插值，使得網格更加清晰。最后調用plt.colorbar()函數添加顏色條，并使用plt.show()函數顯示圖像。

除了使用matplotlib庫外，還可以使用seaborn庫繪制熱點圖。相比于matplotlib庫，seaborn庫的語法更加簡潔易懂。

# 導入庫
import seaborn as sns
import numpy as np
# 創建數據
data = np.random.rand(10, 10)
# 繪制熱點圖
sns.heatmap(data, cmap='hot', cbar=True)

上述代碼使用seaborn庫繪制了一個10×10的熱點圖。首先導入庫，然后使用numpy庫創建一個10×10的隨機數據集。接著調用sns.heatmap()函數，將數據作為參數傳入。函數中的cmap參數指定使用熱圖顏色映射，cbar參數指定顯示顏色條。由于使用了seaborn庫，所以不需要調用plt.show()函數。

總之，Python中有多種庫可以用于熱點圖作圖，例如matplotlib、seaborn等。使用這些庫可以方便地展示數據集的分布情況，幫助我們更好地理解數據。