Python热力图，是一种用颜色编码来展示二维数据密度的图表。

它常常用来表示地图上的各种人口、销售、气温等一系列指标，也可以用来展示科学实验和数据分析中的各种结果。热力图的色彩深浅表示数据的高低，通常使用红绿蓝色谱，而且还可以根据需要调整权重和颜色搭配。

import matplotlib.pyplot as plt   
import numpy as np 

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])   
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])   
data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], 
                  [2, 3, 4, 5, 6, 7], 
                  [3, 4, 5, 6, 7, 8], 
                  [4, 5, 6, 7, 8, 9], 
                  [5, 6, 7, 8, 9, 10], 
                  [6, 7, 8, 9, 10, 11]])  

plt.imshow(data, cmap='cool', interpolation='nearest') 
plt.colorbar() 
plt.show() 

从上面的代码中可以看出，使用python实现热力图的基本方法是利用matplotlib库中的imshow()函数绘制二维的颜色图像，然后加入颜色条，调用show()方法展示。

总之，Python热力图是一个非常直观和有效的数据可视化方式，能够展现出数据之间的关系和趋势，方便我们进行更深入的数据分析和决策。