使用R:如何比较两个与选项(数字=n)相关的浮点问题的数字，以及如何引入这些数字

Question

因此，让我们从常规R设置中的正常值开始：

n1 = 0.15;
n2 = 0.15;
n1 == n2;  # we expect and get TRUE

现在，让我们使用选项将数字更新为22

options(digits=22);
n1 == n2; # we expect and still get TRUE but begin to worry
# our data has changed
> n1
[1] 0.14999999999999999
> n2
[1] 0.14999999999999999

我在Windoze 10上，运行64位。

现在让我们创建一个向量或导入一个数据帧，或者做一些理论上元素之一为0.15…的事情

vec =  seq(0,1, by=0.05);
vec;
[1] 0.000000000000000000 0.050000000000000003 0.100000000000000006
[4] 0.150000000000000022 0.200000000000000011 0.250000000000000000
[7] 0.300000000000000044 0.350000000000000033 0.400000000000000022
[10] 0.450000000000000011 0.500000000000000000 0.550000000000000044
[13] 0.600000000000000089 0.650000000000000022 0.700000000000000067
[16] 0.750000000000000000 0.800000000000000044 0.850000000000000089
[19] 0.900000000000000022 0.950000000000000067 1.000000000000000000

最后，将矢量与n的进行比较

vec == n1;
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

哦，啪！经过几个小时的调试，我发现了这一点(在子设置上下文中(。

有时，根据矢量的构建方式，比较会正确进行。有时，就像这个例子中那样，它不会。

> n1;
[1] 0.14999999999999999
> n2;
[1] 0.14999999999999999
> vec[4];
[1] 0.15000000000000002

> n1 == vec[4];
[1] FALSE
> n1 == n2;
[1] TRUE

如果我们可以应用GLOBAL ENV的数学容差，它们是相等的。我的解决方法是手动构建公差，并使用我自己的公差将==操作替换为关节>lowerbound | <upperbound。

由于我认为这是由于浮点问题，我希望从其他人那里得到一些见解。

即使浮点问题表明它们可能不是真的，我如何比较两个数字x==y？

Answer 1

all.equal在这里可能很有用：

n1 <- 0.14999999999999999
n2 <- .15
n3 <- 0.15000000000000002
all.equal(n1,n2)
# [1] TRUE
all.equal(n1,n3)
# [1] TRUE

如果您愿意，您可以手动指定公差，例如

all.equal(n1, n3, tolerance = 1.5e-16)
# [1] "Mean relative difference: 1.850372e-16"

最后，正如all.equal的帮助页面所说，如果需要返回bool，请将其封装在isTRUE(all.equal(...))或identical中。