如何用两个大尺寸一维数组创建Python热力图（无需二维数组）

我有两个包含80000+元素的一维数组，想要基于它们绘制类似ax.plot效果但带有热力值的图形。因为数组元素量极大，绝对不想创建二维数组。

Matplotlib的常规热力图方案需要二维数组，以当前数据量计算，生成二维数组可能耗时数小时甚至数天，所以直接排除。

我想知道有没有可以直接用两个一维数组绘制带热力/深度值图形的函数？

已尝试的方案及问题 #

• Seaborn heatmap：尝试过seaborn.heatmap，它要求DataFrame包含表示强度的"z"列，但我的z数组是一维的，只能在每行每列绘制一个单元格，完全不符合需求。
  示例代码：

  import seaborn as sns
  import pandas as pd
  data={'x': [1,2,3,4], 'y': [54,5,6,7], 'z': [8,23,9,5]}
  heatmap = pd.DataFrame(data=data)
  sns.heatmap(heatmap, annot=True, fmt=".1f")
  

  该代码生成的效果是将x、y作为行列，z填充对应单元格，并非我需要的热力效果。

• Matplotlib pcolormesh：尝试过ax.pcolormesh，它同样需要第三个二维数组来表示深度/热力值，不符合我的需求。
  示例代码：

  ax.pcolormesh([1,2,3],[4,5,6],[[3,4,2],[1,5,6],[4,3,2]]) 
  # 需要用于表示深度的二维数组，这正是我要避免的
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wave