R 近似匹配（所有的模拟值相同）？

考虑：

(tmp1 <- seq(0, 0.2, 0.01)[16])
# [1] 0.15
(tmp2 <- seq(0, 0.2, 0.05)[4])
# [1] 0.15

其根本原因与此有关。但是，当尝试使用

匹配

识别序列中的子序列时，这会导致一个问题，例如：

match(seq(0, 0.2, 0.05), seq(0, 0.2, 0.01))
# [1]  1  6 11 NA 21

---

匹配

是否有一种替代方法，它类似于

all.equal

的

相同

？

我们可以编写一个名为

near.match

的自定义

匹配，灵感来自
dplyr:：near
：

near.match <- function(x, y, tol = .Machine$double.eps^0.5){
    sapply(x, function(i){
       res <- which(abs(y - i) < tol, arr.ind = TRUE)[1]
       if(length(res)) res else NA_integer_
    })
}

near.match(seq(0, 0.2, 0.05), seq(0, 0.2, 0.01))
# [1]  1  6 11 16 21
near.match(c(seq(0, 0.2, 0.05), 0.3), seq(0, 0.2, 0.01))
# [1]  1  6 11 16 21 NA

near.match可能与
round
匹配
match（round（tmp2，2），round（tmp1，2））
这是个好主意，所以我只需要巧妙地选择digits参数。@Alex-
round
对向量最有效。否则它将毫无用处。@TheLate Mail oops，误读了帮助文件中关于回合的部分：）虽然我喜欢这个答案的逻辑（使用
double.eps
），但我认为通过将逻辑构建到
回合
function@Alex，我认为给出一个
tol
更灵活，但缺点是效率较低。
near.match <- function(x, y, tol = .Machine$double.eps^0.5){
    sapply(x, function(i){
       res <- which(abs(y - i) < tol, arr.ind = TRUE)[1]
       if(length(res)) res else NA_integer_
    })
}

near.match(seq(0, 0.2, 0.05), seq(0, 0.2, 0.01))
# [1]  1  6 11 16 21
near.match(c(seq(0, 0.2, 0.05), 0.3), seq(0, 0.2, 0.01))
# [1]  1  6 11 16 21 NA