geom_errorbar(aes(ymax=bm+se,ymin=bm-se),position=position_dodge(0.9)

这是一个ggplot2中的geom_errorbar函数的参数设置，用于绘制误差棒图。其中，aes(ymax=bm+se,ymin=bm-se)表示将y轴上限和下限分别设置为bm+se和bm-se，其中bm是平均值，se是标准误差；position=position_dodge(0.9)表示将误差棒图分开排列，避免重叠。这个参数设置通常是与geom_bar函数一起使用，用于在柱状图上绘制误差棒。

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bplot<-read.csv("eplot.csv",header=T) ggplot(data=bplot,aes(x=ss, y=bm, fill= mac))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+ge om_errorbar(aes(ymax=bm+se,ymin=bm-se),position=position_dodge(0.9), width=0.15)+scale _fill_brewer(palette = "Set1")+geom_text (aes(y=bm+se+0.2,label=t),position=position_dod ge(0.9), size=3)+ylab("biomass (g)")+facet_grid('. ~ group')

这段代码主要用于绘制带误差条的堆积柱状图。具体解释如下：

1. `bplot <- read.csv("eplot.csv", header = T)` 读取名为 "eplot.csv" 的数据文件，将其存储在名为 `bplot` 的数据框中。

2. `ggplot(data = bplot, aes(x = ss, y = bm, fill = mac))` 创建一个基础绘图对象，数据来源是 `bplot` 数据框，`x` 轴映射到 `ss` 列，`y` 轴映射到 `bm` 列，`fill` 映射到 `mac` 列。

3. `+ geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")` 添加一个堆积柱状图层，统计量为 "identity"，位置为 "dodge"，即堆积。

4. `+ geom_errorbar(aes(ymax = bm + se, ymin = bm - se), position = position_dodge(0.9), width = 0.15)` 添加一个误差条层，`ymax` 映射到 `bm + se` 列，`ymin` 映射到 `bm - se` 列，位置与堆积柱状图层相同，宽度为 0.15。

5. `+ scale_fill_brewer(palette = "Set1")` 设置填充颜色的调色板为 "Set1"。

6. `+ geom_text(aes(y = bm + se + 0.2, label = t), position = position_dodge(0.9), size = 3)` 添加一个文本层，`y` 映射到 `bm + se + 0.2` 列，标签映射到 `t` 列，位置与堆积柱状图相同，字体大小为 3。

7. `+ ylab("biomass (g)")` 添加 `y` 轴标签。

8. `+ facet_grid('. ~ group')` 根据 `group` 列进行分面，"." 表示只在 `y` 轴方向进行分面。

> bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=总分株数, fill= 品种))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+geom_errorbar(aes(ymax=总分株数+se,ymin=总分株数-se),position=position_dodge(0.9), width=0.15)+scale_fill_brewer(palette = "Set1")+geom_text (aes(y=总分株数+se,label=显著性),position=position_dodge(0.9), size=3)+ylab("分株数(株)")+facet_grid('. ~ 栽培模式')我想把label=显著性，这个标签移到误差棒

可以使用`geom_label()`函数将"label=显著性"的标签移到误差棒上，具体代码如下：

bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=总分株数, fill=品种)) +
  geom_bar(stat="identity",position="dodge") +
  geom_errorbar(aes(ymax=总分株数+se,ymin=总分株数-se),
                position=position_dodge(0.9), width=0.15) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
  ylab("分株数(株)") +
  facet_grid('. ~ 栽培模式') +
  geom_label(aes(y=总分株数+se, label="显著性"),
             position=position_dodge(0.9), size=3)

这段代码中，`geom_label()`函数的参数与`geom_text()`函数类似，只是将`label`参数改为了"显著性"，并且将`position`参数设为`position_dodge(0.9)`，这样标签就能够和误差棒对齐了。