Python作为目前最火热的编程语言之一，拥有着极高的适应性和扩展性，同时也可以应用于数据分析领域。在数据可视化方面，python可以通过热力图来将数据呈现出来，非常实用。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 生成数据
data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

# 生成热力图
sns.heatmap(data)

# 展示热力图
plt.show()

在这段代码中，首先引入了matplotlib和seaborn模块，然后生成一个3x3的二维数组data，作为热力图的数据。接着调用seaborn中的heatmap()函数，生成热力图。最后用plt.show()来展示热力图。通过这几行代码，你就可以生成一个简单的热力图了。

热力图可以用来呈现大量数据，尤其适用于分析数据随时间的变化趋势。在数据分析和可视化领域，热力图的使用非常广泛。在python中，通过调用seaborn包，尤其是heatmap函数，可以快速生成热力图，成为了处理数据的有力工具。