R 您是否重新分配==和！=是真的吗？_R

R 您是否重新分配==和！=是真的吗？

R 您是否重新分配==和！=是真的吗？,r,R,A提示我发布这个问题。将==重新分配给isTRUE（all.equal（））（和！=给！isTRUE（all.equal（））似乎是一种最佳做法。我想知道其他人在实践中是否会这样做？我刚刚意识到，我使用=和！=在整个代码库中实现数字相等。我的第一反应是，我需要做一次彻底的清理，然后转换为所有.equal。但事实上，每次我使用=和！=时，我都想测试相等性（不考虑数据类型）.事实上，我不确定这些操作除了相等之外还能测试什么。我肯定我在这里遗漏了一些概念。有人能告诉我吗？我反对这种方法的唯一理由是，在

A提示我发布这个问题。将

==

重新分配给

isTRUE（all.equal（））

（和

！=

给

！isTRUE（all.equal（））似乎是一种最佳做法

。我想知道其他人在实践中是否会这样做？我刚刚意识到，我使用

和

！=

在整个代码库中实现数字相等。我的第一反应是，我需要做一次彻底的清理，然后转换为

所有.equal

。但事实上，每次我使用

和

！=

时，我都想测试相等性（不考虑数据类型）.事实上，我不确定这些操作除了相等之外还能测试什么。我肯定我在这里遗漏了一些概念。有人能告诉我吗？我反对这种方法的唯一理由是，在某些情况下，两个不相同的数字似乎是相同的，因为

all.equal

的容差。但我们被告知two事实上相同的数字可能无法通过因为它们是如何存储在内存中的。那么，不默认为

所有.相等的到底有什么意义呢？
正如@joran所提到的，在几乎任何其他语言中，==
和！=
也会遇到浮点问题。在R中，它们的一个重要方面是矢量化部分
最好定义一个新函数almostEqual
，fuzzyEqual
或类似函数。不幸的是，没有这样的基函数。all.equal
不是很有效，因为它处理各种对象，并返回一个字符串来描述差异，而您通常只需要TRUE
或错误

下面是这样一个函数的示例。它像==
一样进行矢量化
almostEqual <- function(x, y, tolerance=1e-8) {
  diff <- abs(x - y)
  mag <- pmax( abs(x), abs(y) )
  ifelse( mag > tolerance, diff/mag <= tolerance, diff <= tolerance)
}

almostEqual(1, c(1+1e-8, 1+2e-8)) # [1]  TRUE FALSE

这似乎是一件很奇怪的事情，然后我阅读了比较帮助页面中的注释：“不要在测试中使用==和！=，例如在if表达式中，必须得到一个TRUE或FALSE。除非您绝对确定不会发生任何异常，否则应改为使用相同的函数。”所以，也许这不是一个荒谬的想法。我要说的是，你不应该这样做。相反，使用相同的，并在子集设置时保持==
用于矢量化比较。如果你开始重载普通运算符，你的代码将严重不可移植。最好了解每个运算符或函数的作用，并使用正确的joran-但是相同并不总是有效的。从R常见问题解答：“因此，两个浮点数将不会可靠地相等，除非它们是用相同的算法计算的，而且不总是相等”。因此，基本上这是说，即使两个数字相同，相同也会失败！@SFun28是真的，但这只是一个浮点问题，你会在任何地方遇到。最好不要掩盖==
。为什么要定义新的，===
和！=
而不是使用isTRUE
和all.equal
？Tommy-afterr一些测试我认为这个函数中有一个bug。考虑一下：matrixa=round（matrix（rnorm（9），nrow=3，ncol=3），6）matrixb=matrixa-.001 almostEqual（matrixa，matrixb，tolerance=.001），即使这样有时也会产生FALSE:almostEqual（matrixa，matrixb，tolerance=.01）@SFun28-我认为代码是正确的。尝试all.equal
，您也会得到非真值。这是因为它是一个相对公差。rnorm
可以给出大（3.5）或小（0.0003）数字，但您添加到matrixb的错误总是0.001
。尝试matrixb
x <- 1
y <- 1+1e-8
system.time(for(i in 1:1e4) almostEqual(x, y)) # 0.44 seconds
system.time(for(i in 1:1e4) all.equal(x, y))   # 0.93 seconds