Python作为一种强大的编程语言，能够通过绘制地图数据图来揭示数据的空间分布和趋势变化。Python的数据可视化工具包是非常丰富的，其中最常用的是Matplotlib和Basemap。Matplotlib用于基本的数据可视化，而Basemap则专注于地图绘制。

# 绘制地图
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
map = Basemap(projection='merc', lat_0=0, lon_0=0,
resolution='h', area_thresh=0.1,
llcrnrlon=70, llcrnrlat=15,
urcrnrlon=140, urcrnrlat=60)
# 添加地理绘制
map.drawcoastlines()
map.drawcountries()
map.fillcontinents(color='coral', lake_color='aqua')
map.drawmapboundary(fill_color='aqua')
# 添加标签和标题
plt.title('Basic Map')
plt.show()

在上面的代码中，首先我们导入了Matplotlib和Basemap，然后使用Basemap创建了一个投影为“mercator”的地图。使用Basemap的drawcoastlines()方法绘制了海岸线，使用drawcountries()方法绘制了国界线，使用fillcontinents()方法填充大陆颜色，使用drawmapboundary()方法绘制地图边界颜色。最后，我们使用Matplotlib提供的标题功能添加了标题，然后使用show()方法显示地图。

在绘制地图数据图时，我们可以根据实际数据来设置地图投影类型、图例方向、标题、标签等，从而更好地理解数据分布和变化趋势。