r - ggplot2::facet_wrap() 的默认面板布局？

Question

我正在尝试了解 ggplot2::facet_wrap() 的默认行为，就随着面数的增加如何决定面板布局而言。

我已阅读?facet_wrap帮助文件，并且也在谷歌上搜索了这个主题，但效果有限。合而为一SO post , facet_wrap()据说“返回一个对称的图矩阵”，但我没有找到任何可以解释默认行为到底是什么的东西。

接下来我制作了一系列具有越来越多面的图(代码如下所示)。

图像中的图案看起来像 facet_wrap()尝试“制作一个正方形”...

问题

1. 这是正确的吗？是facet_wrap尝试渲染facet面板，所以总的来说，它们最像一个正方形，就行和列中的元素数量？
2. 如果不是，它实际上在做什么？图形参数会影响吗？

绘制情节的代码

# load libraries
library(ggplot2)
library(ggpubr)

# plotting function
facetPlots <- function(facets, groups = 8){
   # sample data  
   df <- data.frame(Group = sample(LETTERS[1:groups], 1000, replace = T),
                    Value = sample(1:10000, 1000, replace = T),
                    Facet = factor(sample(1:facets, 1000, replace = T)))
   # get means
   df <- aggregate(list(Value = df$Value), 
                   list(Group = df$Group, Facet = df$Facet), mean)

   # plot
   p1 <- ggplot(df, aes(x= Group, y= Value, fill = Group))+
           geom_bar(stat="identity", show.legend = FALSE)+
           facet_wrap(. ~ Facet) +
           theme_bw()+
     theme(strip.text.x = element_text(size = 6, 
        margin = margin(.1, 0, .1, 0, "cm")),
       axis.text.x=element_blank(),
       axis.ticks=element_blank(),
       axis.title.x=element_blank(),
       axis.text.y=element_blank(),
       axis.title.y=element_blank(),
       plot.margin = unit(c(3,3,3,3), "pt"))
  p1

}

# apply function to list
plot_list <- lapply(c(1:25), facetPlots)
# unify into single plot
plot <- ggpubr::ggarrange(plotlist = plot_list)  

Answer 1

以下是默认行数和列数的计算方式:

ncol <- ceiling(sqrt(n))
nrow <- ceiling(n/ncol)

显然，facet_wrap 倾向于更宽的网格，因为“大多数显示器大致呈矩形”(根据文档)。因此，列数将大于或等于行数。

举个例子:

n <- c(1:25)

ncol <- ceiling(sqrt(n))
nrow <- ceiling(n/ncol)

data.frame(n, ncol, nrow)

以下是计算出的行/列数:

#   n   ncol   nrow
#   1      1      1
#   2      2      1
#   3      2      2
#   4      2      2
#   5      3      2
#   6      3      2
#   7      3      3
#   8      3      3
#   9      3      3
#  10      4      3
#  11      4      3
#  12      4      3
#  13      4      4
#  14      4      4
#  15      4      4
#  16      4      4
#  17      5      4
#  18      5      4
#  19      5      4
#  20      5      4
#  21      5      5
#  22      5      5
#  23      5      5
#  24      5      5
#  25      5      5