控制R中打印输出的小数位数

R中有一个选项可以控制数字显示。例如：

options(digits=10)

应给出10位数的计算结果，直到R会话结束。在R的帮助文件中，digits参数的定义如下：

位数：控制位数 在打印数值时打印。 这只是一个建议。有效值 默认值为1…22，默认值为7

所以，它说这只是一个建议。如果我希望始终显示10位数字，而不是更多或更少，该怎么办

我的第二个问题是，如果我想显示超过22位的数据，例如，对于100位这样更精确的计算，该怎么办？是否可以使用base R，或者我是否需要一个额外的包/函数

编辑：多亏了jmoy的建议，我尝试了

sprintf（“%.100f”，pi）

，它给出了

[1] "3.1415926535897931159979634685441851615905761718750000000000000000000000000000000000000000000000000000"

---

它有48个小数。这是R可以处理的最大限制吗？

如果您自己生成整个输出，您可以使用

sprintf（）

，例如

> sprintf("%.10f",0.25)
[1] "0.2500000000"

指定要用十个小数点格式化浮点数（在

%.10f

中，

f

用于浮点，

.10

指定十个小数点）

我不知道有什么方法可以强迫R的高级函数打印出精确的位数

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如果您正在打印R的常用数字，则显示100位数字是没有意义的，因为使用64位双精度可以获得的最佳精度约为16位十进制数字（请查看系统上的.Machine$double.eps）。剩下的数字将只是垃圾。

这只是一个建议，因为您可以很容易地编写一个忽略选项值的打印函数。内置的打印和格式化功能使用

选项

值作为默认值

至于第二个问题，由于R使用有限精度算术，您的答案的精度不会超过15或16位小数，因此一般来说，不需要更多。和包处理多精度算术（通过gmp库的交互），但这主要与大整数有关，而不是与双精度的小数位数有关

或者允许你给你的心想要的小数位数

编辑：
考虑小数位和有效数字之间的差异可能是有用的。如果你做的统计测试依赖于超过第15个有效数字的差异，那么你的分析几乎肯定是垃圾

另一方面，如果您只是处理非常小的数字，那么问题就不那么严重了，因为R可以处理小到

.Machine$double.xmin

（通常是2e-308）的数字

比较这两种分析

x1 <- rnorm(50, 1, 1e-15)
y1 <- rnorm(50, 1 + 1e-15, 1e-15)
t.test(x1, y1)  #Should throw an error

x2 <- rnorm(50, 0, 1e-15)
y2 <- rnorm(50, 1e-15, 1e-15)
t.test(x2, y2)  #ok

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与常规（双精度）

数值

向量相比，这些向量的使用速度较慢，内存占用更大，但如果您遇到条件较差的问题或算法不稳定，则这些向量可能会很有用。

还有一种解决方案能够根据需要控制打印出的小数位数（如果您不想打印多余的零）

例如，如果您有一个向量作为

元素

，并且希望得到它的

和

elements <- c(-1e-05, -2e-04, -3e-03, -4e-02, -5e-01, -6e+00, -7e+01, -8e+02)
sum(elements)
## -876.5432

---

我们可以根据每次查询更改

decimal\u长度

，这样就可以满足不同的十进制打印要求。

实际上，我应用的一些特殊卡方检验需要数百位小数才能给出准确的结果。此外，π有数千个小数。这就是为什么我想知道大约100或更多的数字。π有无穷多的小数；这并不意味着计算机可以存储它们。我想这是一种Mathematica优于R的情况。@skan你认为Mathematica可以存储无限多的小数吗？@Gregor当然不能，但你可以根据你的内存允许存储多少位数。只有pi的前15位数是准确的。与真实值相比，你是对的。为什么R与之不同？请参阅R上的常见问题解答：我认为您误解了R中数字的计算表示形式。您可能想阅读。作为比较，Python的做法完全相同：尝试

Python-c“导入数学；打印（格式（math.pi，.100f'）”

。结果是

pi

带有48个“实”小数，剩余的52位由零填充。如所示，允许在R中使用高精度浮点运算。但是任何R包都可以使用Rmpfr来提高其精度吗？或者它只能使用内部编码的函数？我只是想，“如果你做的统计测试依赖于超过15个有效数字的差异，那么你的分析几乎肯定是垃圾。”但我想知道我得出垃圾结论的位数是多少，我想是5，但我很乐意接受纠正。

elements <- c(-1e-05, -2e-04, -3e-03, -4e-02, -5e-01, -6e+00, -7e+01, -8e+02)
sum(elements)
## -876.5432

decimal_length <- 5
formatC(sum(elements), format = "f", digits = decimal_length)
## -876.54321