R 算术运算符比算术函数更可取吗？

我注意到，在某些情况下，算术运算符（在backticks中）的行为就好像它是一个算术函数一样

算术运算符：

> `+`(4, 5)
[1] 9

> `+`(-3:3, 0:6)
[1] -3 -1  1  3  5  7  9

算术函数：

> sum(4, 5)
[1] 9

然而，算术运算符并不像典型的算术函数那样跨向量完成此操作：

> `+`(1:5)
[1] 1 2 3 4 5

---

是否有任何实例表明算术运算符比算术函数更可取？

对于标题中的问题，我会说..通常或典型。在R中，我们经常并行处理列或向量，即向量中的值的顺序，从属于同一个案例或主题的意义上讲。在您的示例中，您实际上看到了三种不同的功能：

第一：一元“+”运算符，在给定数值向量时基本不做任何操作，但在给定逻辑向量时会强制执行数值：

>  `+`(-3:3)
[1] -3 -2 -1  0  1  2  3
> `+`(c(TRUE,FALSE))
[1] 1 0

请注意，它并没有像其中一条注释中所述的那样将所有返回值都设置为正值

下一步：二进制'+'运算符：

> `+`(4, 5)
[1] 9

> `+`(-3:3, 0:6)
[1] -3 -1  1  3  5  7  9

最后是

sum

函数，它不是矢量化的，将所有值折叠为它们的并集之和：

> sum(-3:3, 0:6, c(TRUE,FALSE) )
[1] 22

二进制

+

还将循环使用参数（带有警告）：

当“并行”操作向量时，您通常希望使用向量化运算符，并且对sum的结果非常失望，sum只能返回长度为1的值。某些函数，如

outer

，依赖于函数参数，需要对函数进行矢量化

>  outer(1:4, 5:8, sum)
Error in outer(1:4, 5:8, sum) : 
  dims [product 16] do not match the length of object [1]
> outer(1:4, 5:8, "+")
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    6    7    8    9
[2,]    7    8    9   10
[3,]    8    9   10   11
[4,]    9   10   11   12

其他要求返回单个值。还有一些像“mapply”这样的人在这个问题上是不可知论者

> mapply(sum, 1:4, 5:8)
[1]  6  8 10 12
> mapply("+", 1:4, 5:8)
[1]  6  8 10 12

Vectorize

可用于创建非矢量化函数的版本，并且在内部使用

mapply

返回不同的函数，但它仅限于非原语函数，因为它们在格式列表中不使用参数名称（因此无法对

sum

进行矢量化）

---

在结束语中可能需要注意的是，它们具有不同的优先级，可以通过查阅

？语法
，获得R优先级规则。（一元算术运算符的优先级高于二元算术运算符。函数和括号隐含地具有最高的优先级。我见过由于用户定义函数的优先级较高而出现意外的情况。）
我不理解这个问题。一元
+
运算符（与二进制运算符不同）的行为如文档所述。为什么您希望它的行为像
sum
？@Roland，如果在本例中
+
是一元运算符，那么它只需要一个操作数，这比求和中的操作数要少。