8、分面（Facet）
分面可以让我们按照某种给定的条件，对数据进行分组，然后分别画图。
#在统计变换一节中，提到如果按切工分组作回归线，显然图会很乱，有了分面功能，我们可以分别作图。
ggplot(small, aes(x=carat, y=price))+geom_point(aes(colour=cut))+scale_y_log10() +facet_wrap(~cut)+stat_smooth()
9、主题（Theme）
通过ggplot画图之后，我们可能还需要对图进行定制，像title, xlab, ylab这些高频需要用到的，自不用说，ggplot2提供了ggtitle(), xlab()和ylab()来实现。
但是这个远远满足不了需求，我们需要改变字体，字体大小，坐标轴，背景等各种元素，这需要通过theme()函数来完成。
ggplot2提供一些已经写好的主题，比如theme_grey()为默认主题，我经常用的theme_bw()为白色背景的主题，还有theme_classic()主题，和R的基础画图函数较像。
别外ggthemes包提供了一些主题可供使用，包括：
theme_economist theme_economist_white
theme_wsj theme_excel
theme_few theme_foundation
theme_igray theme_solarized
theme_stata theme_tufte
require(ggthemes)
p + theme_wsj()
ggplot2_fig20
至于如何改变这些元素，我觉得我之前画囧字的博文可以做为例子：
fdata.frame(x=x,y=y)
p
10、二维密度图
在这个文档里，为了作图方便，我们使用diamonds数据集的一个子集，如果使用全集，数据量太大，画出来散点就糊了，这种情况可以使用二维密度力来呈现。
ggplot(diamonds, aes(carat, price))+ stat_density2d(aes(fill = ..level..), geom="polygon")+ scale_fill_continuous(high='darkred',low='darkgreen')
ggplot2.fig22
11、ggplot2实战
果壳知性里有帖子介绍了个猥琐邪恶的曲线，引来无数宅男用各种工具来画图，甚至于3D动态图都出来了。这里用ggplot2来画。3D版本请猛击此处。
fdata.frame(x=c(x1,x2,x3), y=rep(y,3), type=rep(LETTERS[1:3], each=length(y)))
p
再来一个蝴蝶图，详见《Modern Applied Statistics with S-PLUS》第一章。
theta data.frame(x=radius*sin(theta), y=radius*cos(theta))
ggplot(dd, aes(x, y))+geom_path()+theme_null()+xlab("")+ylab("")
