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R语言:all.equal()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-16 17:29:47 | 显示全部楼层 |阅读模式
all.equal(base)
all.equal()所属R语言包:base

                                        Test if Two Objects are (Nearly) Equal
                                         测试如果两个对象是(几乎)等于

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

all.equal(x,y) is a utility to compare R objects x and y testing "near equality".  If they are different, comparison is still made to some extent, and a report of the differences is returned.    Don't use all.equal directly in if expressions—either use isTRUE(all.equal(....)) or identical if appropriate.
all.equal(x,y)是一个实用程序来比较R对象x和y测试平等附近。如果它们是不同的,比较仍然在一定程度上的差异报告返回。不使用all.equal直接if表达式要么使用isTRUE(all.equal(....))或identical如果合适。


用法----------Usage----------


all.equal(target, current, ...)

## S3 method for class 'numeric'
all.equal(target, current,
          tolerance = .Machine$double.eps ^ 0.5,
          scale = NULL, check.attributes = TRUE, ...)

attr.all.equal(target, current,
               check.attributes = TRUE, check.names = TRUE, ...)



参数----------Arguments----------

参数:target
R object.
R对象。


参数:current
other R object, to be compared with target.
其他研究对象,进行比较与target。


参数:...
Further arguments for different methods, notably the following two, for numerical comparison:
不同的方法,特别是在以下两个数值的比较,进一步的论点:


参数:tolerance
numeric ≥ 0.  Differences smaller than tolerance are not considered.
数字≥0。比tolerance的差异较小,不予考虑。


参数:scale
numeric scalar > 0 (or NULL). See "Details".
数字标量> 0(或NULL)。见“详细资料”。


参数:check.attributes
logical indicating if the attributes(.) of target and current should be compared as well.
逻辑表明,如果attributes(.)target和current应比较。


参数:check.names
logical indicating if the names(.) of target and current should be compared as well (and separately from the attributes).
逻辑指示names(.)target和current应比较(分别从attributes)。


Details

详情----------Details----------

all.equal is a generic function, dispatching methods on the target argument.  To see the available methods, use methods("all.equal"), but note that the default method also does some dispatching, e.g. using the raw method for logical targets.
all.equal是一个通用的功能,调度target参数的方法。要看到可用的方法,使用methods("all.equal"),但需要注意的是默认的方法也做了一些调度,如使用逻辑目标的原始方法。

Numerical comparisons for scale = NULL (the default) are done by first computing the mean absolute difference of the two numerical vectors.  If this is smaller than tolerance or not finite, absolute differences are used, otherwise relative differences scaled by the mean absolute difference.
首先计算两个数值向量的平均绝对差scale = NULL(默认)的数值比较。如果这是小于tolerance或不是有限的,绝对差异,平均绝对差缩小,否则相对差异。

If scale is positive, absolute comparisons are made after scaling (dividing) by scale.
scale如果是积极的,绝对的比较缩放后(除以)scale。

For complex target, the modulus (Mod) of the difference is used: all.equal.numeric is called so arguments tolerance and scale are available.
对于复杂target,弹性模量(Mod)的区别是:all.equal.numeric被称为这样的论点tolerance和scale可用。

attr.all.equal is used for comparing attributes, returning NULL or a character vector.
attr.all.equal用于比较attributes,返回NULL或character向量的。


值----------Value----------

Either TRUE (NULL for attr.all.equal) or a vector of mode "character" describing the differences between target and current.
要么TRUE(NULLattr.all.equal)或矢量mode"character",target和current之间的差异描述。


参考文献----------References----------

Programming with Data. A Guide to the S Language. Springer (for <code>=</code>).

参见----------See Also----------

identical, isTRUE, ==, and all for exact equality testing.
identical,isTRUE,==,all确切平等的测试。


举例----------Examples----------


all.equal(pi, 355/113)
# not precise enough (default tol) &gt; relative error[不够精确(默认TOL)>相对误差]

d45 <- pi*(1/4 + 1:10)
stopifnot(
all.equal(tan(d45), rep(1,10)))        # TRUE, but[TRUE,但]
all      (tan(d45) == rep(1,10))       # FALSE, since not exactly[FALSE,因为不完全]
all.equal(tan(d45), rep(1,10), tol=0)  # to see difference[看到差异]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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