Lazy loaded imagefacet_wrap() 与 facet_grid() 用法解析

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🧩 facet_wrap()：按变量分面显示子图

facet_wrap() 用于将一个变量的各个取值拆成多个小图（facets），适合：
  • 按类别逐一展示趋势/关系
  • 排版整齐，横纵自动布局
  • 探索分类变量下的结构或趋势差异

✅ 基本语法

参数
说明
~ var
要分面展示的变量（必须是因子或字符型）
nrow
分面排版的行数
ncol
分面排版的列数
scales
是否统一坐标轴（见下方解释）

🧪 示例：按 class 分面展示

🎨 参数详解：scales 控制坐标轴共享

值
含义
"fixed"
所有子图共用 x 和 y 轴（默认）
"free"
每个子图 x、y 轴独立
"free_x"
x 轴独立，y 轴共享
"free_y"
y 轴独立，x 轴共享
示例：

🧮 facet_grid()：按行 × 列变量分面显示

facet_grid() 根据两个变量（或一个变量）构建网格型子图排布，常用于：
  • 行 × 列组合对比
  • 条件分析（如性别 × 组别）
  • 多因子结构展示（如 treatment × tissue）

✅ 基本语法

  • rows：用于分面行的变量
  • cols：用于分面列的变量
  • ~：构建网格（左为行，右为列）
  • 若只指定一个变量，可写作 . ~ var 或 var ~ .

💡 示例 1：按 drv 分行、cyl 分列

效果：行 = drv，列 = cyl 的网格图，每格一个子图。

💡 示例 2：只按列分面

💡 示例 3：只按行分面

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