根据数据集Facet_Data.csv，使用matplotlib、seaborn和plotnine包绘制如下图所示的散点图、统计直方图和箱型图。

首先，为了帮助您完成这个任务，我们需要了解以下几点：

1. Facet_Data.csv文件包含哪些列？数据的分布和特征是什么？
2. 散点图需要哪两个变量作为X和Y轴？
3. 直方图和箱线图需要基于哪个变量进行绘制？

由于我们无法直接查看文件内容，假设该文件包含了两列数值数据，例如`column1`和`column2`。我们将按照以下步骤使用matplotlib、seaborn和plotnine创建所需的图表：

**导入所需库：**

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from plotnine import ggplot, aes, geom_point, geom_histogram, geom_boxplot, facet_wrap
import pandas as pd

**加载数据：**

df = pd.read_csv('Facet_Data.csv')

**绘制散点图：**

g = ggplot(df, aes(x='column1', y='column2')) + geom_point()
plt.figure(figsize=(10, 6))
(g + ggtitle("Scatter Plot of column1 vs column2")).draw()

**绘制直方图：**

sns.displot(data=df, x='column1', bins=30)
plt.title('Histogram of column1')

或者使用plotnine：

hist_plot = (ggplot(df, aes(x='column1'))
             + geom_histogram(binwidth=5, fill="blue", color="black")
             + ggtitle("Histogram of column1"))
plt.figure(figsize=(10, 4))
hist_plot.draw()

**绘制箱型图：**

sns.boxplot(data=df, y='column1')
plt.title('Boxplot of column1')

或者使用plotnine：

box_plot = (ggplot(df, aes(y='column1'))
           + geom_boxplot(fill="lightblue", color="black")
           + ggtitle("Boxplot of column1"))
plt.figure(figsize=(10, 4))
box_plot.draw()

**将所有图表放在一个网格中：**

sns.relplot(data=df, kind='scatter', x='column1', y='column2', col='variable', hue='category', size='value', aspect=1.5, height=3)
plt.show()

# 或者使用plotnine
g = (ggplot(df, aes(x='column1', y='column2', color='category', shape='variable', size='value'))
     + geom_point()
     + facet_wrap('~ variable', nrow=2))
g.draw()