作为if语句条件的一部分，我尝试在R中比较两个数字：
(a-b) >= 0.5
在这种情况下，a = 0.58，b = 0.08... 但是(a-b) >= 0.5是false。我知道使用==进行精确数字比较的危险性，这似乎有关：
(a - b) == 0.5)是false，而
all.equal((a - b), 0.5)是true。
我唯一想到的解决方案是有两个条件：(a-b) > 0.5 | all.equal((a-b), 0.5)。 这可以工作，但这真的是唯一的解决方案吗？我应该永远放弃=比较运算符家族吗？
编辑以提高清晰度：我知道这是浮点问题。更根本地说，我的问题是：我该怎么办？由于>=不能真正信任，因此在R中处理大于等于比较的最合理方法是什么？
我从来不喜欢all.equal这种方法。有时容差的处理方式让我感到神秘莫测。为什么不直接检查是否大于一个小于0.05的容差呢？
tol = 1e-5
(a-b) >= (0.05-tol)
通常情况下，不进行四舍五入并仅使用常规逻辑，我发现直接逻辑比all.equal更好。
如果x == y，那么x-y == 0。也许x-y不完全等于0，所以对于这种情况，我会使用
abs(x-y) <= tol
对于all.equal，无论如何都需要设置公差值。这种方法比all.equal更紧凑、更简单明了。
all.equal 函数有什么问题吗？它使用了一个相当合理的默认值——eps的平方根。是的，有时需要更大的公差，但您也可以指定这些值。 - Josiah YoderisTRUE(all.equal(as.numeric(v2), as.numeric(v2)))。 - Josiah Yoder如果您经常使用此方法，您可以将其创建为单独的运算符或覆盖原始的>=函数（这可能不是一个好主意）：
# 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
ge、le 和 ne。 - Ken Williams出于完整性的考虑，我要指出，在某些情况下，你可以简单地四舍五入到几位小数（与之前发布的更好的解决方案比起来，这种解决方法有点差劲）。
round(0.58 - 0.08, 2) == 0.5
round(a-b, 10) >= 0.5（10位数字足以支持未来扩展）。 - Marek再补充一点，all.equal 是一个通用函数。对于数值类型的数据，它使用的是 all.equal.numeric。对该函数的检查显示它使用了 .Machine$double.eps^0.5，其中 .Machine$double.eps 定义为
double.eps: the smallest positive floating-point number ‘x’ such that
‘1 + x != 1’. It equals ‘double.base ^ ulp.digits’ if either
‘double.base’ is 2 or ‘double.rounding’ is 0; otherwise, it
is ‘(double.base ^ double.ulp.digits) / 2’. Normally
‘2.220446e-16’.
(机器手册页)
换句话说，这将是您容忍的可接受选择：
myeq <- function(a, b, tol=.Machine$double.eps^0.5)
abs(a - b) <= tol
选择一些容差级别：
epsilon <- 1e-10
(a-b+epsilon) >= 0.5
但是，如果您已经在使用公差值，为什么还要关心a-b == .5（实际上）不会得到评估？如果您已经在使用公差值，那么您是在说我不关心端点。
以下是真相： if( (a-b) >= .5) if( (a-b) < .5)
这两者中的一个应该在每一对双精度数上始终为true。任何使用其中一个的代码都会隐含地定义另一个无操作，至少如此。如果您使用公差值来获得实际的.5并将其包含在第一个数中，但您的问题在连续域上定义，那么您不会有太大的成就感。在涉及基本问题中涉及连续值的大多数问题中，没有这样做的必要，因为超过.5的值总是按照它们应该进行评估。与.5无限接近的值将进入“错误”的流程控制，但在连续问题中，只要您使用适当的精度，这并不重要。
唯一需要使用公差值的时间是处理以下类型的问题时， if( (a-b) == c) if( (a-b) != c)
在这里，“适当的精度”无法帮助您。原因是您必须准备好第二个将始终评估为true，除非您手动设置a-b的位级别非常低的位，而实际上您可能希望第一个有时为true。
<=和>=比较不受语言限制。IsSmallerOrEqual <- function(a,b) { # To check a <= b
# Check whether "Mean relative difference..." exist in all.equal's result;
# If exists, it results in character, not logical
if ( class(all.equal(a, b)) == "logical" && (a<b | all.equal(a, b))) { return(TRUE)
} else if (a < b) { return(TRUE)
} else { return(FALSE) }
}
IsSmallerOrEqual(abs(-2-(-2.2)), 0.2) # TRUE; To check |-2-(-2.2)| <= 0.2
IsSmallerOrEqual(abs(-2-(-2.2)), 0.3) # TRUE
IsSmallerOrEqual(abs(-2-(-2.2)), 0.1) # FALSE
IsBiggerOrEqual <- function(a,b) { # To check a >= b
# Check whether "Mean relative difference..." exist in all.equal's result;
# If exists, it results in character, not logical
if ( class(all.equal(a, b)) == "logical" && (a>b | all.equal(a, b))) { return(TRUE)
} else if (a > b) { return(TRUE)
} else { return(FALSE) }
}
IsBiggerOrEqual(3,3) # TRUE
IsBiggerOrEqual(4,3) # TRUE
IsBiggerOrEqual(3,4) # FALSE
IsBiggerOrEqual(0.58 - 0.08,0.5) # TRUE
all.equal，我们可能会遇到错误。abs(-2-(-2.2)) # 0.2
sprintf("%.54f",abs(-2-(-2.2))) # "0.200000000000000177635683940025046467781066894531250000"
sprintf("%.54f",0.2) # "0.200000000000000011102230246251565404236316680908203125"
all.equal(abs(-2-(-2.2)), 0.2) # TRUE; check nearly equivalence of floating point numbers
identical(abs(-2-(-2.2)), 0.2) # FALSE; check exact equivalence of floating point numbers
double_equal <- function(x, y, tol = sqrt(.Machine$double.eps)){
abs(x - y) < tol
}
double_gt <- function(x, y, tol = sqrt(.Machine$double.eps)){
(x - y) > tol
}
double_gte <- function(x, y, tol = sqrt(.Machine$double.eps)){
(x - y) > -tol
}
double_lt <- function(x, y, tol = sqrt(.Machine$double.eps)){
(x - y) < -tol
}
double_lte <- function(x, y, tol = sqrt(.Machine$double.eps)){
(x - y) < tol
}
x <- sqrt(2)^2
y <- 2
double_gte(x, y)
#> [1] TRUE
double_gte(y, x)
#> [1] TRUE
double_gt(x, y)
#> [1] FALSE
double_gt(y, x)
#> [1] FALSE
double_lte(x, y)
#> [1] TRUE
double_lte(y, x)
#> [1] TRUE
double_lt(x, y)
#> [1] FALSE
double_lt(y, x)
#> [1] FALSE
(a-b) > 0.5 | all.equal((a-b), 0.5)的解决方案在许多情况下是错误的，因此不能/不应该使用：a <- 4.005; b <- 4.002; a-b > 0.5 | all.equal(a-b, 0.5) # Error in a - b > 0.5 | all.equal(a - b, 0.5) : operations are possible only for numeric, logical or complex types。原因是：all.equal会产生逻辑或字符类型。因此，会出现 "逻辑 | 字符" 类型不兼容的问题。我将展示如何防止这种类型不兼容性。 - Erdogan CEVHER