R语言:double()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

double(base)
double()所属R语言包：base

                                        Double-Precision Vectors
                                         双精度向量

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Create, coerce to or test for a double-precision vector.
创建，强迫或双精度向量测试。


用法----------Usage----------


double(length = 0)
as.double(x, ...)
is.double(x)

single(length = 0)
as.single(x, ...)



参数----------Arguments----------

参数：length
A non-negative integer specifying the desired length. Double values will be coerced to integer: supplying an argument of length other than one is an error.
一个非负整数，指定所需的长度。 Double值将被强制转换为整数：提供一个长度超过一个其他的说法是错误的。


参数：x
object to be coerced or tested.
反对被强迫或测试。


参数：...
further arguments passed to or from other methods.
通过进一步的论据或其他方法。


Details

详情----------Details----------

double creates a double-precision vector of the specified length.  The elements of the vector are all equal to 0. It is identical to numeric (and real).
double创建一个指定长度的双精度向量。向量的元素都是平等0。这是相同的numeric（real）。

as.double is a generic function.  It is identical to as.numeric (and as.real).  Methods should return an object of base type "double".
as.double是一个通用的功能。这是相同的as.numeric（as.real）。方法应该返回一个对象的基本类型"double"。

is.double is a test of double type.
is.double是一个double类型的测试。

R has no single precision data type.  All real numbers are stored in double precision format.  The functions as.single and single are identical to as.double and double except they set the attribute Csingle that is used in the .C and .Fortran interface, and they are intended only to be used in that context.
R有没有单精度的数据类型。所有的实数存储在双精度格式。职能as.single和single是相同的as.double和double除非他们设置属性Csingle.C的使用和.Fortran接口，它们的目的只有在这种情况下使用。


值----------Value----------

double creates a double-precision vector of the specified length.  The elements of the vector are all equal to 0.
double创建一个指定长度的双精度向量。向量的元素都是平等0。

as.double attempts to coerce its argument to be of double type: like as.vector it strips attributes including names. (To ensure that an object is of double type without stripping attributes, use storage.mode.)  Character strings containing optional whitespace followed by either a decimal representation or a hexadecimal representation (starting with 0x or 0X) can be converted.  as.double for factors yields the codes underlying the factor levels, not the numeric representation of the labels, see also factor.
as.double试图强迫它的参数是double类型：as.vector剥离包括姓名属性。 （为了确保没有剥皮的属性的情况下，使用storage.mode）。包含可选的空格的字符串随后由一个十进制表示形式或十六进制表示（开始0x或0X的对象是double类型）可转换。 as.double因素产生的相关因子水平，而不是标签的数字表示的代码，看到factor。

is.double returns TRUE or FALSE depending on whether its argument is of double type or not.
is.double返回TRUE或FALSE取决于它的参数是否是double类型或不。


双精度值----------Double-precision values----------

All R platforms are required to work with values conforming to the IEC 60559 (also known as IEEE 754) standard.  This basically works with a precision of 53 bits, and represents to that precision a range of absolute values from about 2e-308 to 2e+308.  It also has special values NaN (many of them), plus and minus infinity and plus and minus zero (although R acts as if these are the same).  There are also denormal(ized) (or subnormal) numbers with absolute values above or below the range given above but represented to less precision.
所有R平台都必须使用符合IEC 60559（也称为IEEE 754）标准值。这基本上与53位精度，并表示，精密的绝对值范围从2e-3082e+308。它还具有特殊的价值NaN（其中许多），加号和负无穷大，加上和减去零（虽然ŕ行为，如果这些都是一样的）。也有反常（化）（或低于正常）以上，但代表精度较低，绝对值高于或低于范围的数字。

See .Machine for precise information on these limits. Note that ultimately how double precision numbers are handled is down to the CPU/FPU and compiler.
看到.Machine准确的信息对这些限制。请注意，最终如何处理双精度数字下降到CPU / FPU和编译器。

In IEEE 754-2008/IEC60559:2011 this is called "binary64" format.
IEEE 754-2008/IEC60559：2010我们被称为binary64“格式。


注意对地名----------Note on names----------

It is a historical anomaly that R has three names for its floating-point vectors, double, numeric and real.
R有3名其浮点向量，double，numeric和real这是一个历史的异常。

double is the name of the type. numeric is the name of the mode and also of the implicit class.  As an S4 formal class, use "numeric".
double类型的名称。 numeric的模式，也隐含类的名称。作为一个S4正式类，使用"numeric"。

real is deprecated and should not be used in new code.
real已被废弃，不应该在新的代码使用。

The potential confusion is that R has used mode "numeric" to mean "double or integer", which conflicts with the S4 usage.  Thus is.numeric tests the mode, not the class, but as.numeric (which is identical to as.double) coerces to the class.
潜在的混乱是R已使用模式"numeric"意味着“双整数”，这与S4使用的冲突。因此is.numeric测试的模式，而不是类，但as.numeric（as.double）胁迫类是相同的。


参考文献----------References----------

The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.
http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754-2008, http://en.wikipedia.org/wiki/Double_precision, http://en.wikipedia.org/wiki/Denormal_number.
on the standards.

参见----------See Also----------

integer, numeric, storage.mode.
integer，numeric，storage.mode。


举例----------Examples----------


is.double(1)
all(double(3) == 0)

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。