Python 具有可变宽度/数据限制的matplotlib子批次

我使用pandas和matplotlib绘制了一个涉及5个会话的实验数据。我想在一个单独的面板中显示每个会话的数据；我正在尝试使用子绘图来实现这一点

使用下面的代码，我几乎得到了我想要的（参见这里的示例图：）。问题是，不同的课程有不同的试验次数，当我绘图时，不同小组的比例也会改变。我希望所有绘图中的比例都相同，而子绘图边界框的大小需要调整。具体而言，试验应在所有面板上均匀分布，因此面板S1和S2b（各包含12个试验）将比面板S2a、S3a和S3b（各包含3个试验）宽

我想我可能不得不使用aspect和/或adjustable和/或sharex的一些组合，但我不知道如何

为粗制滥造的编码道歉我是新的=）

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有几种方法可以做到这一点。假设您必须将数据读入单独的数据帧：

all_df = [df1, df2, ..., dfN]
fig, axes = plt.subplots(ncols=len(all_df), sharey=True)
for df, ax in zip(all_df, axes):
    df.plot(ax=ax)

您可以将x限制和标题放在列表（列表）中，并将它们压缩到循环中，尽管我强烈建议您从循环中的数据帧计算它们。如果

sharey=True

，则设置y限制没有意义

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如果您实际上能够将所有数据放在同一数据帧的各个列中，那么它可能会像

bigdf.plot（x='xcol'，sharey=True，subplot=True）

您好，谢谢您的帮助。事后看来，我应该更清楚地了解我正在使用的数据帧-我试图简化上面的示例，但它有点复杂，因此我正在努力实现您的建议。df有一个层次索引，请参见：当我尝试按照您的步骤操作时，我只是得到一系列长度相同的垂直子图。曲线图需要水平-显示实验的时间进程-并达到适当的宽度（即S1中的12次试验，S2a中的3次试验等）。希望这更清楚…这里有一个类似于我刚才在ggplot2中所做的事情：注意，在这种情况下，会话3a和3b被折叠。@user3408208您确实需要发布一些数据和一个简单的工作示例。我仍然不明白这一切是否都在一个大数据框架内。下面是一个示例，说明在您不确定的情况下如何将数据包含在最小的工作示例中：

all_df = [df1, df2, ..., dfN]
fig, axes = plt.subplots(ncols=len(all_df), sharey=True)
for df, ax in zip(all_df, axes):
    df.plot(ax=ax)