我试图将数字与向量匹配,如下所示:
t <- seq(-4,4,length=81)
tifl.e <--1.5
tifc.e <--0.5
tifr.e <-0.5
tifl.m <--1.6
tifc.m <--0.4
tifr.m <-0.8
match( c(tifl.e, tifc.e, tifr.e), t)
[1] 26 36 46
match( c(tifl.m, tifc.m, tifr.m), t)
[1] NA NA NA
我也尝试了代码,但结果相同。
tifl.cut <-c(-1.5,-1.6)
tifc.cut <-c(-0.5,-0.4)
tifr.cut <-c(0.5,0.8)
match( c(tifl.cut[1], tifc.cut[1], tifr.cut[1]), t)
[1] 26 36 46
match( c(tifl.cut[2], tifc.cut[2], tifr.cut[2]), t)
[1] NA NA NA
与此同时,我通过使用%in%尝试了类似的语法,这产生了完全相同的结果。
那么语法中的问题是什么?我该如何解决?
感谢您的投入。
答案 0 :(得分:5)
处理浮点错误的正确方法是使用all.equal
。这是一个自定义函数,用于将match
应用于数值并解释浮点错误的可能性:
match.numeric <- function(x, table) {
are.equal <- function(x, y) isTRUE(all.equal(x, y))
match.one <- function(x, table)
match(TRUE, vapply(table, are.equal, logical(1L), x = x))
vapply(x, match.one, integer(1L), table)
}
match.numeric(c(tifl.e, tifc.e, tifr.e), t)
# [1] 26 36 46
match.numeric(c(tifl.m, tifc.m, tifr.m), t)
# [1] 25 37 49
答案 1 :(得分:1)
我认为你真的想要findInterval
而不是match
:
findInterval( c(tifl.e, tifc.e, tifr.e), t)
#[1] 26 36 46
tifl.m <--1.6
tifc.m <--0.4
tifr.m <-0.8
findInterval( c(tifl.m, tifc.m, tifr.m), t)
#[1] 24 36 48
如果你想拥有容差因子,那么只需减去&#34; fuzz&#34;:
findInterval( c(tifl.m, tifc.m, tifr.m)- 1e-10, t)
#[1] 24 36 48