Python是一种流行的高级编程语言，其中一个流行的用途是数据可视化。Python可以使用各种库和工具来创建各种类型的可视化，包括热力图散点。热力图散点是一种可视化，用于显示数据的密度和分布。

# 导入库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 创建数据
np.random.seed(7)
x = np.random.randn(500)
y = np.random.randn(500)

# 绘制热力图散点
sns.set_style("white")
sns.jointplot(x=x, y=y, kind='hex', color='r')
plt.show()

以上代码使用numpy和pandas库创建了一些随机数据，并使用seaborn库来绘制热力图散点。首先，我们导入必要的库，然后使用numpy库创建了500个随机数，并使用seaborn库中的jointplot函数来创建散点热力图。 kind参数设置为'hex'表示绘制的热力图是六边形形状，并使用color参数指定颜色。

当我们运行这段代码时，将会得到一个漂亮的热力图散点。可以看出数据分布在中心区域附近，而边缘区域数据较少。这种可视化对于数据科学家来说非常有用，可以帮助他们发现数据集中的动态趋势。