从折线图创建一维热图

是否可以根据折线图中的数据创建一维热图？即我希望 y 中的最高值代表热图中较暖的颜色。我附上了我希望它看起来像的热图示例图像以及我当前在线图中的数据。

一维热图和图表示例：

为了获取图像中显示的热图，我在 python 中使用了以下代码和 matplotlib.pyplot：

heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(np.linspace(0,length_track,length_track+1),1))
extent = [0, length_track+1, 0, 50]
plt.imshow(heatmap.T, extent=extent, origin='lower', cmap='jet',vmin=0,vmax=None)

但我相信只有当数据表示为散点图时这才有效。

如果我们假设数据等距，则可以使用imshow从问题中重新创建情节。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(1)
plt.rcParams["figure.figsize"] = 5,2

x = np.linspace(-3,3)
y = np.cumsum(np.random.randn(50))+6

fig, (ax,ax2) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)

extent = [x[0]-(x[1]-x[0])/2., x[-1]+(x[1]-x[0])/2.,0,1]
ax.imshow(y[np.newaxis,:], cmap="plasma", aspect="auto", extent=extent)
ax.set_yticks([])
ax.set_xlim(extent[0], extent[1])

ax2.plot(x,y)

plt.tight_layout()
plt.show()