第11讲：分面（Facet）设计艺术——多组数据的优雅排列与统一美学

目录

1. 为什么需要分面（Facet）？

2. 基础单因素分面（facet_wrap）

例子：按气缸数分开展示油耗

✨ 3. 双因素分面（facet_grid）

示例：按两列排列分面

4. 分面美学提升小技巧

（1）统一子图样式

（2）自由缩放 vs 固定比例

（3）调整标签格式

5. 分面绘图综合示例（实战版）

小结：科研分面图秘籍

预告：第12讲

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当你的数据包含多个分类、时间、处理组时，
如何优雅地排列展示？
—— 分面（Facet） 是科研绘图中不可或缺的利器！

这一讲，我们全面掌握：
单因素分面、双因素分面、自由缩放、多图统一美学布局技巧，
让你的图表系统性强、阅读体验极佳！

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1. 为什么需要分面（Facet）？

想象你有10个处理组、3个时间点，
如果全部堆叠在一张图上，必然混乱又难看。
而分面可以做到：

✅ 清晰对比各组数据
✅ 避免线条交叠
✅ 突出局部趋势
✅ 统一风格，阅读舒适

**科研期刊图（如Nature、Science系列）**中，大量采用分面布局！

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2. 基础单因素分面（facet_wrap）

例子：按气缸数分开展示油耗

library(ggplot2)

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ cyl)

• facet_wrap(~ 分组变量)

• 自动按照行排列，每个小图对应一个组。

常用参数：

• nrow = 2：每行2个小图

• ncol = 3：每列3个小图

• scales = "free"：各子图独立坐标轴

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✨ 3. 双因素分面（facet_grid）

如果你的数据有两个分组因素，比如：

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