Я думаю, что основной стратегией c было бы преобразование исходного массива так, чтобы у вас был прямоугольный массив angular с отсутствующими значениями, закодированными как NaN
. Затем вы можете просто использовать imshow
для отображения карты тепла.
Я использовал np.pad
для заполнения пропущенных значений
data = [[0,0,1],[1,0,5,6,0]]
N_cols = len(data)
N_lines = np.max([len(a) for a in data])
data2 = np.array([np.pad(np.array(a, dtype=float), (0,N_lines-len(a)), mode='constant', constant_values=np.nan) for a in data])
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data2.T, cmap='viridis')
plt.colorbar(im)
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/jh6Wt.png)