封装型分面facet_wrap()
ggplot2 关于分面 包括两类，一类是网格型分面facet_grid，一类是封装型分面facet_wrap
网格型分面 是生成一个2维面板，面板的行与列通过变量来定义 使用可以参考：https://www.omicsclass.com/article/103，https://www.omicsclass.com/article/353。
封装型封面 是先生成一个1维面板，再封装到2维中。二者的差别如下图：
（图片源自 ggplot2: 数据分析与图形艺术）
以内置数据mpg 演示 facet_wrap() 使用 ，设置形式 ~ a + b +c 同时可以基于nrow , ncol 修改默认设置
library(ggplot2)
> data(mpg)
> print(mpg)
# A tibble: 234 x 11
manufacturer model displ year cyl trans drv cty hwy fl
<chr> <chr> <dbl> <int> <int> <chr> <chr> <int> <int> <chr>
1 audi a4 1.8 1999 4 auto~ f 18 29 p
2 audi a4 1.8 1999 4 manu~ f 21 29 p
3 audi a4 2 2008 4 manu~ f 20 31 p
4 audi a4 2 2008 4 auto~ f 21 30 p
5 audi a4 2.8 1999 6 auto~ f 16 26 p
6 audi a4 2.8 1999 6 manu~ f 18 26 p
7 audi a4 3.1 2008 6 auto~ f 18 27 p
8 audi a4 q~ 1.8 1999 4 manu~ 4 18 26 p
9 audi a4 q~ 1.8 1999 4 auto~ 4 16 25 p
10 audi a4 q~ 2 2008 4 manu~ 4 20 28 p
# ... with 224 more rows, and 1 more variable: class <chr>
> P <- ggplot(mpg,aes(x = cty, y = hwy)) + geom_point()+ facet_wrap( ~ cyl + drv, nrow = 2 )
> print(P)
基于cly 和drv 两列变量进行分面 生成小分图，并设置成两行
如果想提升自己的绘图技能，我们推荐：R语言绘图基础（ggplot2)
更多生物信息课程：
1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接：基因家族分析实操课程、基因家族文献思路解读
2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接：转录组（有参）结果解读；转录组（无参）结果解读
3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接：WGCNA-加权基因共表达网络分析
4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接：转录组标准分析后的数据挖掘、转录组文献解读
5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读、OTU网络图绘制、cytoscape与网络图绘制课程
6. 生物信息入门到精通必修基础课：linux系统使用、perl入门到精通、perl语言高级、R语言入门、R语言画图
7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章：TCGA-差异基因分析、GEO芯片数据挖掘、GEO芯片数据标准化、GSEA富集分析课程、TCGA临床数据生存分析、TCGA-转录因子分析、TCGA-ceRNA调控网络分析
8.其他，二代测序转录组数据自主分析、NCBI数据上传、二代测序数据解读
- 发表于 2019-07-26 16:02
- 阅读 ( 4755 )
- 分类：R
