分面设置在ggplot2应该也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，
下面是两个经常要用到的分面函数。
facet_wrap(facets, nrow = NULL, ncol = NULL, scales = "fixed", shrink = TRUE, as.table = TRUE, drop = TRUE)
facet_grid(facets, margins = FALSE, scales = "fixed", space = "fixed", shrink = TRUE, labeller = "label_value", as.table = TRUE, drop = TRUE)
其中facet_wrap和facet_grid不同在于facet_wrap是基于一个因子进行设置，facets表示形式为：~变量（~单元格）
而facet_grid是基于两个因子进行设置，facets表示形式为：变量~变量（行~列），如果把一个因子用点表示，也可以达到facet_wrap的效果，也可以用加号设置成两个以上变量
例如：变量+变量~变量 的形式，表示对三个变量设置分面。
具体的参数（把两个函数参数和在一起）：
nrow,ncol 分面索要设置成的行和列，参数为数值，表示几行或者几列
scales 参数fixed表示固定坐标轴刻度，free表示反馈坐标轴刻度，也可以单独设置成free_x或free_y
shrink 也和坐标轴刻度有关，如果为TRUE（默认值）则按统计后的数据调整刻度范围，否则按统计前的数据设定坐标。
drop 表示是否去掉没有数据的分组，默认情况下不显示，逻辑值为FALSE
as.table 和小图排列顺序有关的选项。如果为TRUE（默认）则按表格方式排列，即最大值（指分组level值）排在表格最后即右下角，否则排在左上角。
margins 通过TRUE或者FALSE表示否设置而一个总和的分面变量，默认情况为FALSE，即不设置
space 表示分面空间是否可以按照数据进行缩放，参数和scales一样
下面来看些具体的例子：
library(ggplot2) p<-ggplot(mtcars,aes(mpg,hp))+geom_point() p
p+facet_wrap(~cyl)
p+facet_wrap(~cyl,scales="free")
这里把scales 设置成free之后，可以看出每个分面都有自己的坐标刻度，当然我们也可以单独对x轴或y轴设置。
p+facet_wrap(~carb,scales="free")
p+facet_wrap(~carb,scales="free",nrow=1)
对nrow设置后的效果图表变得比较拥挤，正常情况下，facet_wrap自然生成的图片都会相对比较好看。
p+facet_grid(.~cyl)
p+facet_grid(vs~cyl)
p+facet_grid(vs~cyl,scales="free",space="free")
从上图可以看出把scales 和space 都设置成free之后，不仅坐标刻度不一样了，连每个分面的大小也不一样了。
p+facet_grid(vs~cyl,margins=TRUE)
相对于上面一张图，多出一行分面，后面有all的标记，可以看出是对上两行分面的汇总。
相对而言整个分面的设置也相对比较简单。