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我想以plotmath编程方式构建一些表达式和一些字符串。表达式和字符串（换句话说，所需的输出）是

k[xy[2]]
k[xy[5]]
k[xy[7]]
k[xy[9]]    
k[xy[11]]
k[xy[13]]
K[xx[2]]
K[xx[5]]
K[xx[7]]
K[xx[9]]    
K[xx[11]]
K[xx[13]]
C[xx[2]]
C[xx[5]]
C[xx[7]]
C[xx[9]]    
C[xx[11]]
C[xx[13]]
"k_xy_2"
"k_xy_5"
"k_xy_7"
"k_xy_9"
"k_xy_11"
"k_xy_13"
"Kxx_2"
"Kxx_5"
"Kxx_7"
"Kxx_9"
"Kxx_11"
"Kxx_13"
"Cxx_2"
"Cxx_5"
"Cxx_7"
"Cxx_9"
"Cxx_11"
"Cxx_13"

您会看到它们很多，因此与其对它们进行硬编码（并根据 DRY 指令重复多行代码），我宁愿以编程方式构建它们。构建字符串很容易（但如果您有更好/更快的想法，我会全力以赴）：

for (i in c(2,5,7,9,11,13)) { 

    for (var in c("k_xy", "Kxx", "Cxx")) {
            print(paste0(var,i))
    }

}

但是，如何构建plotmath表达式？我想过使用bquote，但这让我很头疼：

for (i in c(2,5,7,9,11,13)) { 

    for (var in list(c("k_","xy"), c("K","xx"), c("C","xx"))) {
        print(paste0(var[1],var[2],i))
        print(bquote(.(var[1])[.(var[2])[.(i)]]))
    }

}

输出：

[1] "k_xy2"
"k_"["xy"[2]]
[1] "Kxx2"
"K"["xx"[2]]
[1] "Cxx2"
"C"["xx"[2]]
[1] "k_xy5"
"k_"["xy"[5]]
[1] "Kxx5"
"K"["xx"[5]]
[1] "Cxx5"
"C"["xx"[5]]
[1] "k_xy7"
"k_"["xy"[7]]
[1] "Kxx7"
"K"["xx"[7]]
[1] "Cxx7"
"C"["xx"[7]]
[1] "k_xy9"
"k_"["xy"[9]]
[1] "Kxx9"
"K"["xx"[9]]
[1] "Cxx9"
"C"["xx"[9]]
[1] "k_xy11"
"k_"["xy"[11]]
[1] "Kxx11"
"K"["xx"[11]]
[1] "Cxx11"
"C"["xx"[11]]
[1] "k_xy13"
"k_"["xy"[13]]
[1] "Kxx13"
"K"["xx"[13]]
[1] "Cxx13"
"C"["xx"[13]]

显然不是我想要的。有更好的主意吗？PS不要觉得被迫遵循我丑陋的代码，我唯一关心的是输出。

编辑有人建议我只解析字符串，但我不确定这意味着什么。我需要plotmath为我的图构建标签：字符串不适合这个，但它们很适合构建我保存图的文件的名称（所以这就是我需要plotmath表达式和字符串的原因）。示例：这很好

plot(0, xlab = expression(k[xy[13]]))

在此处输入图像描述

但这不是：

plot(0, xlab = expression("k_xy_13"))

在此处输入图像描述

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构建表达载体：

expr <- vector(length = 3, mode = "expression")
expr[[1]] <- quote(k[xy[.(i)]])
expr[[2]] <- quote(K[xx[.(i)]])
expr[[3]] <- quote(C[xx[.(i)]])

数字索引：

nums <- c(2,5,7,9,11,13)

循环申请bquote。我们使用一些do.call魔法来替换表达式：

plotexpr <- mapply(function(e, i) do.call(bquote, list(e)), 
                   rep(expr, each = length(nums)), nums)

显示结果： 

plot.new()
plot.window(c(0.4, 0.6), c(-0.5, 0.5))
for (i in seq_along(plotexpr)) 
  text(0.5, -0.5 + 0.05 * i, plotexpr[[i]])

结果图

用于创建字符串的有效矢量化方式：

do.call(paste0, 
        expand.grid(c(2,5,7,9,11,13), c("k_xy_", "Kxx_", "Cxx_"))[, 2:1])
 #[1] "k_xy_2"  "k_xy_5"  "k_xy_7"  "k_xy_9"  "k_xy_11" "k_xy_13" "Kxx_2"   "Kxx_5"  
 #[9] "Kxx_7"   "Kxx_9"   "Kxx_11"  "Kxx_13"  "Cxx_2"   "Cxx_5"   "Cxx_7"   "Cxx_9"  
#[17] "Cxx_11"  "Cxx_13"
于 2017-04-22T08:03:04.953 回答