R 作为对象的过程图？

我想构造一个rPOC plot对象，我可以将其传递给函数并在以后进行打印。在下面的示例中（取自），我当然可以绘制roc曲线。但是我想创建一个plot对象（比如，通过定义MrFlick提到的g，您可以传递函数而不是对象。或者，您可以传递未赋值的函数调用，并在函数中对其求值。例如：

library(pROC)
data(aSAH)


plot1 <- quote(plot(rocobj, main="Confidence intervals", print.auc=TRUE))
plot2 <- quote(plot(ci.se(rocobj, specificities=seq(0, 100, 5)), type="shape", col="#1c61b6AA"))
plot3 <- quote(plot(ci(rocobj, of="thresholds", thresholds="best")))

doplots <- function(rocobj, calls) {
  for (call in calls) {
    eval(call)
  }
  invisible(rocobj)
}

roc1 <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b, percent = TRUE)
doplots(roc1, list(plot1, plot2, plot3))

roc2 <- roc(aSAH$outcome, aSAH$wfns, percent = TRUE)
doplots(roc2, list(plot1, plot3))

库（pROC）
数据（aSAH）
plot1你真的不能。这些函数使用基本图形，直接绘制到图形设备上。没有像使用晶格或ggplot图形那样创建的对象。你认为你为什么需要一个对象？你打算用它做什么？以尽可能保持我的代码干燥。我需要绘制不同的roc曲线我只是创建了一个通用的绘图函数，在需要时可以方便地使用，这样我就不必在一个文件中多次重复类似的代码，并避免在多个文档中重复相同的代码（knitr文档、“记者”演示等）然后，只需将命令封装在需要打印数据时可以调用的函数中。您可以存储“打印函数”，而不是存储“打印对象”。Paul Murrell（grid pkg的作者）最近推出了一个软件包这可能是这样的。IIRC，pkg的名称是gridSVG，它试图从一个基本图形调用构造一个SVG文件。然后（我想）您可以导入该文件以进行进一步的操作。MrFlick：谢谢。我想问题在于添加绘图的ReporteRs包（在我的例子中是addImage），不捕捉我添加到绘图中的“层”（上面的最后两个绘图状态）。可能是我做错了什么，也可能是包本身，但即使它在rstudio中绘制得很好，我也会丢失这些层。但也许我只需要更深入地挖掘包BondedDust:谢谢，我会查看它的响应Calimo。问题是我想要一个能返回两个东西的函数：plot对象和一个表（因为要设置上面的plot1,2,3，有一些建模会返回我想从函数返回的额外输出。）是否可以修改您的代码，这样我就可以使用一个函数来返回一个1）要传递给ReporteRs函数的函数（addPlot（…FUN=…），以及2）要传递给addFlexTable（）的包含数据的表？我现在知道我不能传递plot对象，但可能是列表？但我不确定如何在列表中获取函数，或者是否可能。如果函数返回多个内容，则必须将它们包装在列表中。该列表可以包含任何内容、调用、roc对象、表等，您可以对接收函数进行编码以接受任何内容。但这超出了传递“绘图对象”这个问题的范围——我的解决方案是调用。好的，我知道了怎么做，谢谢你的帮助。对于其他人：我不需要嵌套函数或类似的东西。我只是在一个函数中使用了上面的三个plot函数（不带引号），然后从进行分析的另一个函数向它传递了一个roc“object”。我使用这个plot函数生成plot，并从另一个函数生成roc，在该函数中，我将任何其他信息作为列表传递。
library(pROC)
data(aSAH)


plot1 <- quote(plot(rocobj, main="Confidence intervals", print.auc=TRUE))
plot2 <- quote(plot(ci.se(rocobj, specificities=seq(0, 100, 5)), type="shape", col="#1c61b6AA"))
plot3 <- quote(plot(ci(rocobj, of="thresholds", thresholds="best")))

doplots <- function(rocobj, calls) {
  for (call in calls) {
    eval(call)
  }
  invisible(rocobj)
}

roc1 <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b, percent = TRUE)
doplots(roc1, list(plot1, plot2, plot3))

roc2 <- roc(aSAH$outcome, aSAH$wfns, percent = TRUE)
doplots(roc2, list(plot1, plot3))