相同（x，y）和isTRUE（all.equal（x，y））有什么区别？答案

【问题标题】：What's the difference between identical(x, y) and isTRUE(all.equal(x, y))?相同（x，y）和isTRUE（all.equal（x，y））有什么区别？
【发布时间】：2023-04-05 21:16:02
【问题描述】：

测试isTRUE(all.equal(x, y))和identical(x, y)有什么区别吗？

帮助页面显示：

不要在 'if' 中直接使用 'all.equal' 表达式 — 使用 'isTRUE(all.equal(....))' 或 “相同”（如果合适）。

但是“如果合适”让我怀疑。我如何决定这两者中的哪一个是合适的？

【问题讨论】：

标签： r comparison equality built-in floating-point-comparison

【解决方案1】：

all.equal 测试近似相等，而identical 更精确（例如，它不容忍差异，并且比较存储类型）。来自？相同：

函数‘all.equal’也是有时用来测试相等这个方式，但目的是为了某事不同：它允许小数值结果的差异。

您将all.equal 包装在isTRUE 中的一个原因是all.equal 将报告差异而不是简单地返回FALSE。

【讨论】：

谢谢，“不容忍”是关键：all.equal(8.0, 9.0, tolerance=1.0)
另一个例子是 identical() 会说 ints 和 longs 是不同的，即使它们具有相同的值，而 all.equal() 会说它们是相等的。

【解决方案2】：

identical 比较麻烦。例如：

> identical(as.double(8), as.integer(8))
[1] FALSE
> all.equal(as.double(8), as.integer(8))
[1] TRUE
> as.double(8) == as.integer(8)
[1] TRUE

【讨论】：

【解决方案3】：

除了数值容差的差异和存储模式的比较，all.equal()不同，identical还测试关联环境的相等性。 R 中的常规对象通常没有关联的环境——它们最常与function 和formula（和terms）对象相关联。但为了说明，我将给出两个不同（新创建的）环境的琐碎对象：

x <- 2; environment(x) <- new.env()
y <- 2; environment(y) <- new.env()
all.equal(x,y)   ## TRUE
identical(x,y)   ## FALSE

有一个ignore.environment 参数：

ignore.environment：逻辑上指示在比较闭包时是否应忽略它们的环境。

但由于它仅在比较闭包（即函数）时应用，因此在这种情况下不会产生影响 - 在比较公式或术语对象时也不会产生影响。

【讨论】：