分面设置在ggplot2中是要经常用到的一项画图内容，在数据对比以及分类显示上有着极为重要的作用，我也是今天刚看到这个，觉得这个很有用，所以今天就写写ggplot2 的分面相关设置（facet）。

为什么要分面作图

我写一下自己的理解：比如我们作图，做x和y的关系，做出了如下的图：

我们发现红色的点其实有点偏，我们有理由相信有其他的变量调节了x和y的关系，所以我们现在的需求就是：能不能在某一个变量的不同水平都画出一个x和y的散点图以此来更加全面的把握x和y之间的关系。这个就是画图时候分面的作用啦。

分面画图实例操练

所用数据集为R自带的mpg数据集，数据集变量如下：

分面画图用到的方法是facet_wrap()，facet_wrap()方法的第一个参数为~加一个要分面的变量名，这个变量必须是离散型变量。

比如，我现在想画出在不同的汽车品牌中，排量和每加仑高速里程的关系，用到的代码如下：

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + 
  facet_wrap(~ class, nrow = 2)

看，我们的输出就是在每一个汽车品牌上排量和每加仑高速里程的关系

这个例子是以一个变量作为分面变量，当然了，我们还可以用2个变量作为分面变量，此时就会复杂一点，需要用~把2个分面变量连起来。比如，我现在想看在特定驱动形式和气缸数的情况下，排量和每加仑高速里程的关系，我们就可以用以下代码：

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + 
  facet_grid(drv ~ cyl)

在上面的图中，不同的图对应着不同的驱动形式和气缸数的情况下，排量和每加仑高速里程的关系

这个例子就给大家说明了分面变量有两个情况。

小结

今天给大家介绍了ggplot2中作图时分面变量的用法，用的好的话对探索性数据分析还是很有用的，感谢大家耐心看完。发表这些东西的主要目的就是督促自己，希望大家关注评论指出不足，一起进步。内容我都会写的很细，用到的数据集也会在原文中给出链接，你只要按照文章中的代码自己也可以做出一样的结果，一个目的就是零基础也能懂，因为自己就是什么基础没有从零学Python和R的，加油。

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