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r - R是否在内部将数字视为双倍？

问题描述

R是否主要将数字视为双倍？

以下代码表明 R 将数字视为双精度数。即使我将其设为整数，经过一些计算后它也很容易变成两倍。(代码1)

此外，即使结果看起来像整数，内部也被视为双精度数。(代码2)

我的理解对吗？

代码 1：

> typeof(5)
[1] "double"

> typeof( 5 / 1 )
[1] "double"

> typeof( as.integer(c(1,2,3)) )
[1] "integer"

> typeof( as.integer(c(1,2,3)) + 1 )
[1] "double"

> typeof( as.integer(c(1,2,3)) / 1 )
[1] "double"

代码 2：

> 1 + 2 
[1] 3

> typeof( 1 + 2)
[1] "double"

标签： rintegerdouble

解决方案

R 以不同的方式处理数字。在 R 中，整数和双精度浮点数都默认为其 32 位版本。

正如 Andrey 所指出的，R 中有两种不同类型的数字。

  1. 字面1L, 2L, 3L, ....量，这相当于as.integer(1)
  2. 常规数字（1、2、3.4，实际上是任何数字）

以及它们的复杂对应物。

文字本身就是整数

typeof(1)  #double
class(1)   #numeric
typeof(1L) #integer
class(1L)  #integer

定义明确。但是在计算时，如果计算的任何部分没有存储为小于或等于整数的类型，它将自动转换为双精度：

typeof(1L + 1L)   #integer
typeof(1L + 1)    #double
typeof(1L + TRUE) #integer
typeof(1L * 3)    #double
typeof(1L * 3L)   #integer

但是应该注意，由于 R 使用 32 位变量运行，与 python 3.x 相比，这些变量的范围有限。bit64然而，人们可以通过使用64 位整数的包来绕过 32 位变量（在大多数情况下！） ，Rmpfr它提供了一个任意浮点精度的接口（根据他们的文档）。

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我错误地指出“在 R 中，整数和双精度浮点数都默认为其 32 位版本”。双精度变量不是这种情况，现在几乎所有的 R 版本都默认为 64 位对应的变量。

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