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在使用R语言进行绘图时，我们可能需要在图形上加上一条或者两条辅助线，用来更好的进行图形数据的表达。
那么在R语言中如何进行辅助线的添加呢？就像如下所示：
软件介绍
[软件]：R（4.1.2）
[软件]：RStudio（2022.02.0）
绘图教程
1.我们使用R语言的iris数据进行基础图形的绘制
windowsFonts(A=windowsFont(\”Times New Roman\”) )p <- ggplot(iris,aes(Species,Sepal.Length,fill=Species)) geom_bar(stat=\"identity\",width = 0.6) theme(legend.position = \"none\", panel.background = element_rect(fill=NA), panel.border = element_rect(fill = NA,color = \"black\"), panel.grid = element_line(color = c(\"#C1CDCD\")), 吃鸡辅助卡盟 text = element_text(size=15,family = \"A\", face = \"bold\"))p
2.添加横线，可以通过给予yintercept数值，直接添加直线
p geom_hline(aes(yintercept=200), colour=\”blue\”, linetype=\”dashed\”, size=1) geom_hline(aes(yintercept=350), colour=\”#990000\”, linetype=\”dashed\”, size=1)
3.另外一种情况，就是当是分面图形的话如何给一组图形进行添加辅助线。首先我们对iris里的数据按照分组进行计算均值和sd。
iris_alter % gather(key=group,value = Num,-Species)%>% group_by(Species,group)%>% summarize(n=n(), mean=mean(Num), sd=sd(Num))head(iris_alter)
4.如下图所示，我们按照Species进行了分组作图，并添加了分面
p1 <- ggplot(iris_alter,aes(Species,mean,fill=group)) geom_bar(stat=\"identity\", position = position_dodge(0.8), width = 0.7) facet_wrap(.~Species,scales=\"free\") theme(panel.background = element_rect(fill=NA), panel.border = element_rect(fill = NA,color = \"挚爱卡盟官网–绝地求生辅助black\"), panel.grid = element_line(color = c(\"#C1CDCD\")), text = element_text(size=15,family = \"A\", face = \"bold\"), axis.text.x = element_blank(), axis.ticks.x = element_blank())p1
5.这种情况下我们如何按照不同的数据添加辅助线呢？
第一种情况：有确定的数值。也就是我们想要看在数据是否在固定数据的范围，比如说我们想看是否在2的上下波动。
p1 geom_hline(aes(yintercept=2*0.7), colour=\”blue\”, linetype=\”dashed\”, size=1) geom_hline(aes(yintercept=2*1.3), colour=\”#990000\”, linetype=\”dashed\”, size=1)
第二种情况：按照分组的均值进行添加辅助线。
首先需要计算一下setosa，versicolor，virginica各个分组的均值，其实就是group_by(Species)里去除了group而已
line_2 % gather(key=group,value = Num,-Species)%>% group_by(Species)%>% summarize(n=n(), mean=mean(Num), sd=sd(Num))
然后我们开始作图，然后，我们就可以发现目前的辅助线，他是按照line_2 里计算的setosa，versicolor，virginica各个分组的均值进行辅助线添加的。
p1 geom_hline(aes(yintercept=mean*0.7), colour=\”blue\”, linetype=\”dashed\”, size=1, line_2) geom_hline(aes(yintercept=mean*1.3), colour=\”#990000\”, linetype=\”dashed\”, size=1, line_2)
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