Python是一種高級編程語言，被廣泛應用于數據科學領域，其中之一便是在地圖上繪制熱圖。在Python中，我們可以使用一些流行的庫來完成熱圖任務，如Matplotlib，Seaborn等。

在Matplotlib中，我們可以使用imshow函數來展示地圖熱圖。下面是一份地圖熱圖Python代碼樣例：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 定義地圖上熱度數據
heatmap_data = np.array([
[0.2, 0.4, 0.6, 0.8],
[0.3, 0.5, 0.7, 0.9],
[0.1, 0.3, 0.5, 0.7],
[0.4, 0.2, 0.8, 0.6]
])
# 繪制熱圖
plt.imshow(heatmap_data, cmap='YlOrRd')
# 設置x、y軸標簽及標題
plt.xticks(np.arange(0, 4), ('A', 'B', 'C', 'D'))
plt.yticks(np.arange(0, 4), ('1', '2', '3', '4'))
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.title('Map Heatmap')
# 顯示圖像
plt.show()

在這個樣例中，我們首先定義了熱度數據heatmap_data，其中的數字代表地圖區域的熱度程度。接著，我們通過調用imshow函數來繪制熱圖，并通過cmap參數指定了所使用的顏色映射方案。我們還可以通過其他參數，如origin、extent等來調整圖像的樣式和布局。

在完成圖像繪制后，我們可以通過設置各類標簽和標題來完善圖像呈現，最后調用show函數來展示熱圖。

除了使用Matplotlib外，我們還可以使用Seaborn等庫來進行更加豐富的熱圖繪制，如基于實際地理坐標的熱圖展示等。無論是在哪個場景中，Python都為我們提供了完備的繪圖工具，便于我們方便地展示和分析數據，同時也展現了Python作為一種全能語言的實用性。