R自定义函数如何同时返回base plot和ggplot两类绘图对象

base R的绘图函数（包括线性模型诊断图调用的plot.lm方法）属于副作用式绘图，执行时直接在当前激活的图形设备渲染内容，本身没有返回值，因此你执行p2 <- plot(mod.lm)时，p2自然会被赋值为NULL。而ggplot2的绘图逻辑是生成grid图形对象，只有显式调用print时才会渲染，所以可以正常赋值存储。

根据使用场景可以选择两种处理方式：

方案1：将base绘图转为可存储的grid对象，和ggplot统一返回 #

适合需要把两类绘图对象存储后再按需调用渲染的场景，需要借助gridGraphics包实现格式转换：

library(tidyverse)
library(gridGraphics)

my.fun = function(){
  mod.lm = lm(mpg ~ disp, data = mtcars)
  # ggplot对象正常生成，注：原示例y轴映射为disp属于笔误，这里修正为mpg和线性模型对应
  p1 = mtcars %>%
    ggplot(aes(x = disp, y = mpg)) +
    geom_point()
  
  # 开启临时空白图形设备捕获base绘图，避免中间渲染弹窗
  pdf(NULL)
  par(mfrow = c(2,2))
  plot(mod.lm)
  # 将当前设备上的base绘图转为grob对象
  p2 <- grid.grab()
  # 关闭临时图形设备，避免影响工作区环境
  dev.off()
  
  # 返回两个可复用的绘图对象
  return(list(p1, p2))
}

# 调用函数获取对象
plots <- my.fun()
# 按需渲染
print(plots[[1]]) # 渲染ggplot散点图
grid.draw(plots[[2]]) # 渲染base生成的线性模型诊断图

方案2：函数内直接按顺序输出绘图 #

适合不需要存储绘图对象，调用函数直接输出所有结果的场景：

library(tidyverse)
my.fun = function(){
  mod.lm = lm(mpg ~ disp, data = mtcars)
  p1 = mtcars %>%
    ggplot(aes(x = disp, y = mpg)) +
    geom_point()
  # 先打印ggplot
  print(p1)
  # 再渲染base诊断图
  par(mfrow = c(2,2))
  plot(mod.lm)
}
my.fun()

• 如果在RMarkdown/Quarto环境中使用，方案1返回的grob对象可以和ggplot对象一样直接被knitr识别渲染，无需额外处理
• 捕获base绘图时使用临时空白设备，可以避免干扰RStudio内嵌图形设备的正常使用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brian Fisher