分面绘图（Ⅰ）
为高效可视化多维数据，常将某个数据集的不同子集绘制至同一张图上。在这张图上包含了这个数据集的多个实例，一般称这种绘图方法为分面（FacetGrid）。这种绘制方法思想来源于小多组图组（Small Multiple）的概念。
小多组图组也称为格状图（trellis chart）、点阵图（lattice chart）、网格图（grid chart）或面板图（panel chart）。小多组图组最显著的特征在以多个视图的形式显示数据集的不同分区。
定量推理有一核心问题：到底是与什么相比?基于多变量和数据丰富度的角度，小多组图组直接从视觉上回答了各个对象之间的差异、各类之间的范围。对于数据表示中的许多问题，小多组图组是最好的解决方案。
一般而言，对一个良好的分面绘图需满足以下条件
-
易于互相比较；
-
巧妙比较不同变量；
-
浓缩高数据密度图形；
-
基于大数据矩阵；
- 高数据墨水（data-ink）比；
数据墨水比：图形上数据的墨水量比上总墨水量，也就是