热力图是一种用来展示密度分布的图表，最近在数据分析和可视化领域越来越受到欢迎。 Python有许多库可以用于创建热力图，比如Matplotlib和Seaborn，但它们都有一个限制：它们只能生成单个热力图。 这就意味着，如果您希望将两个或更多相关的热力图叠加在一起，以比较它们之间的联系，那么您需要使用一些工具来完成任务。

使用Python，您可以使用一些库来叠加热力图。 我们将使用Pandas，Numpy和Matplotlib来创建一个热力图叠加程序。 在这个示例中，我们将看到两个具有不同变量的数据集：一项是温度，另一个是小时数。 对于每个数据集，我们会创建单独的热力图，然后将这两个图叠加在一起，生成一个由颜色值表示的密度图。

以下是代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 首先加载数据集
df_temp = pd.read_csv('temperature.csv')
df_hours = pd.read_csv('hours.csv')

# 创建两个单独的热力图
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 4))

# 绘制第一个热力图
ax = sns.heatmap(df_temp, ax=axes[0])
ax.set_title('Temperature')

# 绘制第二个热力图
bx = sns.heatmap(df_hours, ax=axes[1])
bx.set_title('Hours')

# 叠加两个热力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4))
combined = df_temp.add(df_hours)
sns.heatmap(combined, ax=ax)
ax.set_title('Combined')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了Pandas来加载两个数据集，然后使用Matplotlib和Seaborn来创建热力图。 首先创建了两个单独的热力图，然后通过将两个数据集相加来创建一个密度图。 在这个更复杂的图中，颜色的变化表示两个变量之间的密集程度。

总的来说，Python是一种非常强大的工具，可以用于创建各种类型的可视化，包括热力图。 通过结合一些不同的库，您可以很容易地创建热力图叠加，以比较不同数据集之间的变化。