目标：画出下图
图片源自论文Automatic Removal of Ocular Artifacts in the EEG without an EOG Reference Channel
我想要在一个坐标系中绘制出多个波形进行比较，然后解决方法如下:
声明数据:
为了演示结果，此处创建一个三组波形，其数据组织格式及波形如下：
In[1]: data.shape
Out[1]: (3, 258) # 即每一行一个波形
方法一: 简单粗暴
简单的方法就是通过设置一个偏差然后在同一个坐标系中绘制，就是有点low，如下:
In[2]: for i in range(3):
plt.plot(data[i]+i*3, c='black')
plt.yticks(range(0, 7, 3), list("abc"))
方法二: 采用seaborn.facetGrid()方法
附上网页https://seaborn.pydata.org/examples/kde_ridgeplot.html
但是不想更改数据集，所以尝试使用上述方法， 但是这一方法需要对数据格式进行一定的修改。而且还复杂了。。。。
这种方法本质上还是多个坐标系，然后将左边的坐标轴和下面的坐标轴去掉。无论是使用matplotlib手动创建还是seaborn的FacetGrid方法，其都具有一定的局限性(当然也可能我不晓得怎么处理)
In[3]: cat = np.array(list('abc')).reshape(-1, 1)
cat = np.tile(cat, 258).flatten()
In[4]: index = np.tile(np.arange(258).reshape(1, -1), 3).flatten()
In[5]: df = pd.DataFrame({'x':index, 'y':data, 'z':cat})
In[6]: pal = sns.cubehelix_palette(10, rot=-.25, light=.7)
g = sns.FacetGrid(df, row="z", hue="z", aspect=15, height=1, palette=pal)
def haddleaxes(x, color, label):
ax.text(0.03, 0.5, label, fontweight='bold', color='black', ha='left',
va='center', transform=ax.transAxes)
g.set(yticks=[])
g.despine(bottom=True, left=True)
g.map(sns.lineplot, 'x', 'y')
g.map(haddleaxes, 'x')
