Python中的绘图工具可以轻松地用于绘制热力图。热力图是一个二维平面图像，根据颜色及其深浅来显示数据的密度分布。Python的热力图绘制工具可以为我们提供详细数据分析。

# 导入绘图库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置坐标轴数据
x = np.random.randint(low=0, high=10, size=20)
y = np.random.randint(low=0, high=10, size=20)
values = np.random.randint(low=0, high=10, size=20)

# 绘制热力图
plt.hist2d(x, y, bins=10, cmap=plt.cm.Blues, weights=values)
plt.colorbar()

# 设置坐标轴括号
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 设置图像标题
plt.title('Heatmap')

# 显示绘制结果
plt.show()

上述代码中，我们首先导入了matplotlib库并使用numpy.random()函数生成x、y及values坐标轴数据。然后，我们使用plt.hist2d()函数绘制二维热力图，设置了颜色线性透明度、颜色的归一化（cmap）、每个单元格的值（weights）等参数。最后，我们设置坐标轴的括号，设置图像标题，最终通过plt.show()显示绘制结果。

热力图常用于显示在大型数据集中分布情况，并且可以用于评估数据质量，如数据清洗及可视化过程等。热力图在随机数据生成、地图数据可视化、网络拓扑分析等领域被广泛应用。