Czy ponownie przypisujesz == i! = Do isTRUE (all.equal())?

Question

A previous post skłonił mnie do opublikowania tego pytania. Wydaje się, że najlepszą praktyką jest ponowne przypisanie == do isTRUE(all.equal()) (i != do !isTRUE(all.equal()). Zastanawiam się, czy inni robią to w praktyce? Właśnie sobie sprawę, że używam == i != do równości numerycznej całej mojej bazy kodowej. Moja pierwsza reakcja było to, że muszę wykonać peeling i przekonwertować do all.equal.Ale faktycznie za każdym razem używać == i != Chcę przetestować równości (bez względu na typ danych) .W rzeczywistości nie jestem pewien, co te operacje będą testować dla innych niż równości Jestem pewien, że brakuje mi tutaj pewnej koncepcji: czy ktoś może mnie oświecić? Jedynym argumentem, jaki widzę przeciwko temu podejściu jest to, że w niektórych przypadkach dwie nieidentyczne liczby wydają się identyczne z powodu tolerancji all.equal. Ale powiedziano nam, że dwie liczby, które w rzeczywistości są identyczne, mogą nie przejść identical() ze względu na sposób ich przechowywania w pamięci. Więc o co właściwie chodzi, aby nie spłacać all.equal?

Answer 1

W nawiązywaniu do @joran napotkasz problemy z liczbami zmiennoprzecinkowymi z == i != w prawie każdym innym języku. Jednym ważnym aspektem ich w R jest część wektoryzacji.

Znacznie lepiej zdefiniować nową funkcję almostEqual, fuzzyEqual lub podobną. Niefortunne jest, że nie ma takiej podstawowej funkcji. all.equal nie jest bardzo wydajny, ponieważ obsługuje wszystkie rodzaje obiektów i zwraca string opisujący różnicę, gdy w większości przypadków po prostu chcesz TRUE lub FALSE.

Oto przykład takiej funkcji. Jest wektoryzowany jak ==.

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 

... to jest około 2x szybciej niż all.equal dla wartości skalarnych, a znacznie szybciej wektorami.

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