python中每行具有不同子块数的子绘图

同样，我对python非常陌生。下面我提供了我的代码（用于特征选择的分类），而不是数据，因为它是高维的，但我相信问题与数据无关。我的问题有两个：我希望所有子地块都有轴标签，我想知道如何创建子地块，其中每行的子地块数量可以不同（我有14个子地块，目前分为三行）：

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对于每个子批次的标签，可以首先创建包含这些标签的列表

xlabelList = [xlabel0, xlabel1 ....,xlabel13]
ylabelList = [ylabel0, ylabel1,....,ylabel13]

此外，不需要为循环定义额外的变量n_subject。对于打印，我将进行以下更改：

for j in range(14):

    #print("For Subject : ", j+1)
    y = allData['labels']
    X = allFeatures[j*120:(j+1)*120,:]

    svc = SVC(kernel="linear",C=1)
    rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(2),
          scoring='accuracy')
    rfecv.fit(X, y.ravel())

    locInd = np.unravel_index(j, (3,5))    
    axs[locInd].plot(range(1, len(rfecv.grid_scores_) + 1), rfecv.grid_scores_)
    axs[locInd].set_xlabel(xlabelList[j])
    axs[locInd].set_ylabel(ylabelList[j])
plt.show()

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非常感谢！x和y标签都是一样的，我怎么能在不手动输入的情况下将文本重复14次呢？此外，我尝试（只是为了测试）轴标签为：[a，a，a，a，a，a，a，a，a，a，a，a，a]，但这似乎是无效的语法-为什么？标签必须是字符串。如果所有标签都相同，则只需执行以下操作：axs[locInd].set_xlabel（xlabel），无需列表。

for j in range(14):

    #print("For Subject : ", j+1)
    y = allData['labels']
    X = allFeatures[j*120:(j+1)*120,:]

    svc = SVC(kernel="linear",C=1)
    rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(2),
          scoring='accuracy')
    rfecv.fit(X, y.ravel())

    locInd = np.unravel_index(j, (3,5))    
    axs[locInd].plot(range(1, len(rfecv.grid_scores_) + 1), rfecv.grid_scores_)
    axs[locInd].set_xlabel(xlabelList[j])
    axs[locInd].set_ylabel(ylabelList[j])
plt.show()