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控制R打印輸出中的十進(jìn)制數(shù)

控制R打印輸出中的十進(jìn)制數(shù)

九州編程 2019-08-03 03:03:18
控制R打印輸出中的十進(jìn)制數(shù)在R中有一個(gè)選項(xiàng)可以控制數(shù)字顯示。例如:options(digits=10)應(yīng)該在R會(huì)話結(jié)束前以10位數(shù)給出計(jì)算結(jié)果。在R的幫助文件中,位參數(shù)的定義如下:數(shù)字:在打印數(shù)字值時(shí)控制要打印的數(shù)字?jǐn)?shù)。這只是一個(gè)建議。有效值為1...22默認(rèn)7因此,它說(shuō)這只是一個(gè)建議。如果我喜歡總是顯示10位數(shù)字,而不是更多或更少呢?我的第二個(gè)問(wèn)題是,如果我喜歡顯示超過(guò)22位數(shù)字,也就是說(shuō),為了更精確的計(jì)算,比如100位數(shù),該怎么辦?是否可以使用基R,或者我是否需要一個(gè)額外的包/功能?編輯:多虧了杰米的建議,我試著sprintf("%.100f",pi)它給了[1] "3.1415926535897931159979634685441851615905761718750000000000000000000000000000000000000000000000000000"它有48個(gè)小數(shù)。這是R所能處理的最大極限嗎?
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2 回答

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侃侃爾雅

TA貢獻(xiàn)1801條經(jīng)驗(yàn) 獲得超16個(gè)贊

之所以它只是一個(gè)建議,是因?yàn)槟梢院苋菀椎鼐帉懸粋€(gè)忽略選項(xiàng)值的打印函數(shù)。內(nèi)置的打印和格式化功能確實(shí)使用options值作為默認(rèn)值。

至于第二個(gè)問(wèn)題,因?yàn)镽使用的是有限精度的算術(shù),所以你的答案不能精確到小數(shù)點(diǎn)15或16位以上,所以一般不需要更多。這個(gè)GMPrcdd包處理多個(gè)精確算術(shù)(通過(guò)與GMP庫(kù)的間隔),但這主要是與大整數(shù)相關(guān),而不是更多的小數(shù)位。

數(shù)學(xué)楓樹(shù)將允許你給出你心中想要的多少小數(shù)位。

編輯:
考慮小數(shù)位和重要數(shù)字之間的差異可能是有用的。如果你做的統(tǒng)計(jì)測(cè)試依賴于第15個(gè)重要數(shù)字以外的差異,那么你的分析幾乎肯定是垃圾。

另一方面,如果您只是處理非常小的數(shù)字,這就不是什么問(wèn)題,因?yàn)镽可以處理小到.Machine$double.xmin(通常為2E-308)。

比較這兩種分析。

x1 <- rnorm(50, 1, 1e-15)y1 <- rnorm(50, 1 + 1e-15, 1e-15)t.test(x1, y1)  
#Should throw an errorx2 <- rnorm(50, 0, 1e-15)y2 <- rnorm(50, 1e-15, 1e-15)t.test(x2, y2)  #ok

在第一種情況下,數(shù)字之間的差異只出現(xiàn)在許多重要數(shù)字之后,因此數(shù)據(jù)“幾乎不變”。在第二種情況下,雖然數(shù)字之間的差異大小是相同的,但與數(shù)字本身的大小相比,它們是很大的。


如e3bo所述,您可以使用Rmpfr包裹。

mpfr("3.141592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592307816406286208998628034825")

它們比常規(guī)的(雙精度)更慢,內(nèi)存也更密集。numeric向量,但是如果你有一個(gè)條件差的問(wèn)題或不穩(wěn)定的算法的話,它是有用的。



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反對(duì) 回復(fù) 2019-08-05
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