R中的數(shù)字比較難度我試圖比較R中的兩個(gè)數(shù)字作為if語句條件的一部分：(a-b) >= 0.5在這個(gè)特定的例子中，a = 0.58和b = 0.08 ......但仍然(a-b) >= 0.5是假的。我知道使用==確切數(shù)字比較的危險(xiǎn)，這似乎有關(guān)：(a - b) == 0.5) 是假的，而all.equal((a - b), 0.5) 是真的。我能想到的唯一解決方案是有兩個(gè)條件：(a-b) > 0.5 | all.equal((a-b), 0.5)。這有效，但這真的是唯一的解決方案嗎？我應(yīng)該=永遠(yuǎn)宣誓比較運(yùn)營商的家庭嗎？為清晰起見編輯：我知道這是一個(gè)浮點(diǎn)問題。更重要的是，我要問的是：我該怎么做呢？什么是處理R中大于或等于比較的合理方法，因?yàn)?gt;=它不能真正被信任？
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慕無忌1623718
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我從來都不喜歡all.equal這樣的事情。在我看來，寬容有時(shí)會(huì)以神秘的方式起作用。為什么不檢查大于公差小于0.05的東西
tol = 1e-5(a-b) >= (0.05-tol)
一般來說，沒有舍入和只有傳統(tǒng)的邏輯，我發(fā)現(xiàn)直接邏輯比all.equal更好
如果x == y那么x-y == 0。x-y對(duì)于我使用的這種情況，也許不完全是0
abs(x-y) <= tol
無論如何你必須設(shè)置公差all.equal，這比它更緊湊和簡(jiǎn)單all.equal。
慕森卡
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如果要經(jīng)常使用此方法，可以將其創(chuàng)建為單獨(dú)的運(yùn)算符或覆蓋原始的> =函數(shù)（可能不是一個(gè)好主意）：
# using a tolerance
epsilon <- 1e-10 # set this as a global setting
`%>=%` <- function(x, y) (x + epsilon > y)
# as a new operator with the original approach
`%>=%` <- function(x, y) (all.equal(x, y)==TRUE | (x > y))
# overwriting R's version (not advised)
`>=` <- function(x, y) (isTRUE(all.equal(x, y)) | (x > y))
> (a-b) >= 0.5
[1] TRUE
> c(1,3,5) >= 2:4
[1] FALSE FALSE TRUE
繁星coding
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為了完整起見，我會(huì)指出，在某些情況下，你可以簡(jiǎn)單地舍入到幾個(gè)小數(shù)位（與之前發(fā)布的更好的解決方案相比，這是一種蹩腳的解決方案。）
round(0.58 - 0.08, 2) == 0.5
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