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服務器之家 - 編程語言 - R語言 - 基于R語言賦值符號的區別說明

基于R語言賦值符號的區別說明

2022-01-12 14:37王亨 R語言

這篇文章主要介紹了基于R語言賦值符號的區別說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

R語言賦值可以用=或<-,一般都建議使用<-,那你知道這兩個之間的區間嗎?那你有沒有見過‘<-'和‘='這種賦值方法嗎?今天就來和大家聊聊這基本的賦值符號都有哪些區別。

首先我們來看看符號的優先級,和java,c這些編程語言的優先級類似。下面這些都取自R幫助文檔,輸入?Syntax即可查看,它是根據優先級從高到低排列的。

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:: :::    access variables in a namespace
$ @    component / slot extraction
[ [[    indexing
^    exponentiation (right to left)
- +    unary minus and plus
:    sequence operator
%any%    special operators (including %% and %/%)
* /    multiply, divide
+ -    (binary) add, subtract
< > <= >= == !=    ordering and comparison
!    negation
& &&    and
| ||    or
~    as in formulae
-> ->>    rightwards assignment
<- <<-    assignment (right to left)
=    assignment (right to left)
?    help (unary and binary)

我們可以看到<-的優先級比=高,這一點我們在使用時一定要注意到。

現在來舉幾個簡單例子看看

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> median(x =1:10)
[1] 5.5> x
錯誤: 找不到對象'x'
> median(x <-1:10)
[1] 5.5
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

現在來看另外一個例子

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> rm(x)
> median((x=1:10))
[1] 5.5
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

那這又是為什么不報錯了呢?那是因為括號的優先級更高,它相當于先給x賦值,再傳入到median,與下面例子等價。

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> rm(x)
> x=1:10 #此時等價于x<-1:10
> median(x)
[1] 5.5
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

為什么此時輸入x并沒有報錯而前面卻報錯?因為在這種情況下,x被定義在用戶的當前工作空間,所以在這個使用median之后x還是存在的。

總結一下:

這說明使用這兩種方法賦值的變量是存在不同的空間或作用域。= 賦值對象存在賦值時所在的空間,而<- 賦值對象存在當前整個空間。

看起來有點晦澀,現在來仔細說說這兩個的區別:

(1) 賦值時所在的空間,比如median(x =1:10),x的值僅存在median函數內部空間,在median函數外面訪問不到x,所以前面程序中報錯:錯誤: 找不到對象'x'。

(2) 當前整個空間,比如median(x <-1:10),它其實就是median(x=x <-1:10),<-優先級高,先執行x <-1:10,再賦值給x,只不過這里省略了,因為一般傳參數時,我們都不寫參數名。x存在于當前空間,所以x可以訪問到。

如果我們定義一個函數,函數中變量用<-賦值,那么在函數外面還能訪問到嗎?

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> rm(x)
> test<-function(){
+ x<-1
+ }
>test()
> x

錯誤: 找不到對象'x'

當然是不能的,因為x定義在test函數內部,僅存在test函數的空間里面,所以在該函數外面根本訪問不到x。如果想訪問到x,除了returen,也不是沒有其他辦法的。

現在來看看另外一種賦值方法,估計很少人見過,了解之后有助于我們理解賦值過程。

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> '<-'(x,5) #等價于x<-5
> x
[1] 5
> '='(x,6)#等價于x=6
> x
[1] 6

簡單了解之后,來做幾個測試

一般情況下,將=和<-兩個賦值符號同時使用就會出現一些錯誤,比如下面這例子,如果了解'<-'之后,那么就很容易理解。

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> x<-y<-10 #等價于'<-'(x,'<-'(y,10))
> x
[1] 10
> y
[1] 10
> x <- y = 12
Error in x <- y = 12 : 沒有"<-<-"這個函數
# 由于優先級的問題,它等價于'='('<-'(x,y),12),并不是'<-'(x,'='(y,12))
> x=y<-12 #不報錯,等價于 '='(x,'<-'(y,12))

這里主要是因為優先級的問題,<-的優先級高于=。

為了說明什么時候用這兩種賦值方法,先隨便看一個函數,比如scan函數,我們可以發現傳遞參數用的都是=,因此傳參數基本都是用=而不是<-。

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scan(file = "", what = double(), nmax = -1, n = -1, sep = "",
     quote = if(identical(sep, "\n")) "" else "'\"", dec = ".",
     skip = 0, nlines = 0, na.strings = "NA",
     flush = FALSE, fill = FALSE, strip.white = FALSE,
     quiet = FALSE, blank.lines.skip = TRUE, multi.line = TRUE,
     comment.char = "", allowEscapes = FALSE,
     fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)

在R文檔中有下面介紹(?assignOps ):文檔中介紹說<-可以用在任何地方,而=只能用在優先級高的地方,比如說表達式中或子表達式。

The operator <- can be used anywhere, whereas the operator = is only allowed at the

top level (e.g., in the complete expression typed at the command prompt) or as one

of the subexpressions in a braced list of expressions.

我覺得<-多用于賦值,而=更多用于傳值,它們之間優先級不同,賦值對象作用域不同。在使用的時候,只要注意到變量工作的空間(作用域)以及符號之間的優先級,一般是不會出錯的。

補充:R語言賦值語句<-, <<-, =, %>%有什么區別?

<-和->是一對,可以向左和向右賦值;

=是單向的,作用和<-基本相同,但對函數中的變量通常使用=;

<<-這個是全局賦值,跟變量的作用域有關,一般不會用到

%>%:來自dplyr包的管道函數,其作用是將前一步的結果直接傳參給下一步的函數,并作為右件表達式函數的第一個參數(或剩下唯一一個選項的設置),從而省略了中間的賦值步驟,可以大量減少內存中的對象,節省內存。

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anscombe_tidy <- anscombe %>%mutate(observation = seq_len(n()))

以上代碼等價于

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anscombe_tidy=mutate(anscombe,observation = seq_len(n()))

以上為個人經驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持服務器之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

原文鏈接:https://blog.csdn.net/wzgl__wh/article/details/80368317

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