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方法一:使用all.equal()比较两个R对象是否近似相等

方法二:使用identical比较两个R对象是否精确相等。


方法一:使用all.equal()比较两个R对象是否近似相等

使用函数:all.equal(x,y) 比较两个R对象x和y是否近似相等

> M1<-matrix(1:100,ncol=10)
> M1[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10][1,]    1   11   21   31   41   51   61   71   81    91[2,]    2   12   22   32   42   52   62   72   82    92[3,]    3   13   23   33   43   53   63   73   83    93[4,]    4   14   24   34   44   54   64   74   84    94[5,]    5   15   25   35   45   55   65   75   85    95[6,]    6   16   26   36   46   56   66   76   86    96[7,]    7   17   27   37   47   57   67   77   87    97[8,]    8   18   28   38   48   58   68   78   88    98[9,]    9   19   29   39   49   59   69   79   89    99
[10,]   10   20   30   40   50   60   70   80   90   100
> M2<-matrix(1:100,ncol=10)
> M2[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10][1,]    1   11   21   31   41   51   61   71   81    91[2,]    2   12   22   32   42   52   62   72   82    92[3,]    3   13   23   33   43   53   63   73   83    93[4,]    4   14   24   34   44   54   64   74   84    94[5,]    5   15   25   35   45   55   65   75   85    95[6,]    6   16   26   36   46   56   66   76   86    96[7,]    7   17   27   37   47   57   67   77   87    97[8,]    8   18   28   38   48   58   68   78   88    98[9,]    9   19   29   39   49   59   69   79   89    99
[10,]   10   20   30   40   50   60   70   80   90   100
> all.equal(M1,M2)
[1] TRUE

在帮助文件中的解释:

 从帮助文件中的解释,我们可以知道all.equal(x,y)用于比较x与y是否近似相等。如果他们不同,会在某种程度上继续进行比较,并在console中返回差异报告。建议在if表达式中,不要直接使用all.equal函数,而是使用isTRUE(all.equal(...))或者使用identical()函数。

方法二:使用identical比较两个R对象是否精确相等。

identical(x,y)用于比较两个R对象是否完全相等(exactly equal)

 identical()函数的帮助文件中的说明:

 由此可知,测试两个对象是否完全相等的安全可靠的方法。在这种情况下返回TRUE,其他情况下返回FALSE。

> M1<-matrix(1:100,ncol=10)
> M1[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10][1,]    1   11   21   31   41   51   61   71   81    91[2,]    2   12   22   32   42   52   62   72   82    92[3,]    3   13   23   33   43   53   63   73   83    93[4,]    4   14   24   34   44   54   64   74   84    94[5,]    5   15   25   35   45   55   65   75   85    95[6,]    6   16   26   36   46   56   66   76   86    96[7,]    7   17   27   37   47   57   67   77   87    97[8,]    8   18   28   38   48   58   68   78   88    98[9,]    9   19   29   39   49   59   69   79   89    99
[10,]   10   20   30   40   50   60   70   80   90   100
> M2<-matrix(1:100,ncol=10)
> M2[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10][1,]    1   11   21   31   41   51   61   71   81    91[2,]    2   12   22   32   42   52   62   72   82    92[3,]    3   13   23   33   43   53   63   73   83    93[4,]    4   14   24   34   44   54   64   74   84    94[5,]    5   15   25   35   45   55   65   75   85    95[6,]    6   16   26   36   46   56   66   76   86    96[7,]    7   17   27   37   47   57   67   77   87    97[8,]    8   18   28   38   48   58   68   78   88    98[9,]    9   19   29   39   49   59   69   79   89    99
[10,]   10   20   30   40   50   60   70   80   90   100
> identical(M1,M2)
[1] TRUE
> typeof(M1)
[1] "integer"
> typeof(M2)
[1] "integer"

注:使用identical()函数比较两个R对象是否完全相等时,如果不相等,要注意查看是否是数据类型不同,比如一个数据类型是double,一个数据类型是integer。

参考:

如何检查R中两个矩阵是否相等?-面圈网 (mianshigee.com) (介绍all.equal函数的相关示例)

如何在 R 中使用 identical() 函数 - 知乎 (zhihu.com) (介绍identical函数的相关示例)

http://www.ds6.com.cn/news/63597.html

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