R中的浮点问题？ [复制]

Question

可能重复：
Why are these numbers not equal?

以下表达式的计算结果为 0.1，被认为大于 0.1。

> round(1740/600,0) - 1740/600
[1] 0.1
> (round(1740/600,0) - 1740/600) <= 0.1
[1] FALSE //???!!???
> (round(1740/600,0) - 1740/600) <= 0.1000000000000000000000000000000000000001
[1] TRUE

认为问题可能是由于四舍五入我尝试了这个结果相同：

> 3 - 2.9
[1] 0.1
> (3 - 2.9) <=0.1
[1] FALSE

那么，是什么给出的，我如何在不伪造截止值的情况下修复它？

Answer 1

有些 R 函数会自动对“等式问题”采取明智的方法：

> (3 - 2.9) <=0.1
#[1] FALSE

> all.equal( (3 - 2.9) , 0.1)
#[1] TRUE

它使用 R 的最小正浮点数的 sqrt 作为其默认阈值，因此它可以处理乘法和除法传播错误。最终在 1e-08 左右

Answer 2

来自Floating-Point Guide：

为什么我的数字，比如 0.1 + 0.2 加起来不是很好的 0.3，而且 相反，我得到了一个奇怪的结果，比如 0.30000000000000004？

因为在内部，计算机使用一种格式（二进制浮点） 根本无法准确表示像 0.1、0.2 或 0.3 这样的数字。

当代码被编译或解释时，你的“0.1”已经 以该格式四舍五入到最接近的数字，这会导致小 甚至在计算发生之前就有舍入误差。

我可以做些什么来避免这个问题？

这取决于你在做什么样的计算。

• 如果您确实需要将结果精确相加，尤其是在 你用钱工作：使用特殊的十进制数据类型。
• 如果你只是 不想看到所有这些额外的小数位：只需格式化您的 结果在显示时四舍五入到固定的小数位数。
• 如果您没有可用的十进制数据类型，另一种方法是工作 带整数，例如完全以美分计算金钱。但是这个 工作量更大，也有一些缺点。