Jakie są różnice między operatorami przypisania „=” i „<-” w R?

Jakie są różnice między operatorami przypisania =a <-R?

Wiem, że operatorzy różnią się nieco, jak pokazuje ten przykład

x <- y <- 5
x = y = 5
x = y <- 5
x <- y = 5
# Error in (x <- y) = 5 : could not find function "<-<-"

Ale czy to jedyna różnica?

Jakie są różnice między operatorami przypisania =a <-R?

Jak pokazuje twój przykład =i <-mają nieco inny priorytet dla operatora (który określa kolejność obliczeń, gdy są mieszane w tym samym wyrażeniu). W rzeczywistości ?Syntaxw R podaje następującą tabelę pierwszeństwa operatorów, od najwyższej do najniższej:

…
‘-> ->>’           rightwards assignment
‘<- <<-’           assignment (right to left)
‘=’                assignment (right to left)
…

Ale czy to jedyna różnica?

Ponieważ pytałeś o operatory przypisania : tak, to jedyna różnica. Jednakże wybaczono by ci, że wierzysz inaczej. Nawet dokumentacja R ?assignOpstwierdzi, że istnieje więcej różnic:

Operator <-może być używany w dowolnym miejscu, podczas gdy operator =jest dozwolony tylko na najwyższym poziomie (np. W pełnym wyrażeniu wpisanym w wierszu polecenia) lub jako jedno z podwyrażeń na usztywnionej liście wyrażeń.

Nie podkreślmy zbyt dobrze: dokumentacja R jest (subtelnie) błędna ^{[ 1 ]} . Łatwo to pokazać: musimy po prostu znaleźć kontrprzykład =operatora, który nie jest (a) na najwyższym poziomie, ani (b) podwyrażenie na usztywnionej liście wyrażeń (tj {…; …}.). - Bez ceregieli:

x
# Error: object 'x' not found
sum((x = 1), 2)
# [1] 3
x
# [1] 1

Wyraźnie wykonaliśmy zadanie, używając =poza kontekstami (a) i (b). Dlaczego więc dokumentacja podstawowej funkcji języka R jest błędna przez dziesięciolecia?

To dlatego, że w składni R symbol =ma dwa różne znaczenia, które rutynowo się łączą:

1. Pierwsze znaczenie to operator przypisania . To wszystko, o czym do tej pory rozmawialiśmy.
2. Drugim znaczeniem nie jest operator, lecz token składniowy, który sygnalizuje nazwany argument przekazujący wywołanie funkcji. W przeciwieństwie do =operatora, nie wykonuje żadnych działań w czasie wykonywania, zmienia jedynie sposób, w jaki wyrażenie jest analizowane.

Zobaczmy.

W dowolnym kodzie ogólnej formy…

‹function_name›(‹argname› = ‹value›, …)
‹function_name›(‹args›, ‹argname› = ‹value›, …)

... The =jest znak, który definiuje nazwany argumentem uchwala: jest to nie operator przypisania. Ponadto =jest całkowicie zabronione w niektórych kontekstach składniowych:

if (‹var› = ‹value›) …
while (‹var› = ‹value›) …
for (‹var› = ‹value› in ‹value2›) …
for (‹var1› in ‹var2› = ‹value›) …

Każdy z nich spowoduje błąd „nieoczekiwany” = „w ‹bla›”.

W każdym innym kontekście =odnosi się do wywołania operatora przypisania. W szczególności samo umieszczenie nawiasów wokół podwyrażenia powoduje, że dowolne z powyższych (a) jest ważne i (b) przypisanie . Na przykład następujące zadania wykonuje przypisanie:

median((x = 1 : 10))

Ale również:

if (! (nf = length(from))) return()

_{Teraz możesz sprzeciwić się, że taki kod jest okropny (i możesz mieć rację). Ale wziąłem ten kod z base::file.copyfunkcji (zastąpienie <-z =) - jest to wzór wszechobecne w dużej części kodzie rdzeń R.}

Oryginalne wyjaśnienie przez John Chambers , którego dokumentacja R jest prawdopodobnie w oparciu o właściwie wyjaśnia to poprawnie:

[ =przypisanie jest dozwolone] tylko w dwóch miejscach gramatyki: na najwyższym poziomie (jako kompletny program lub wyrażenie wpisane przez użytkownika); a po odizolowaniu od otaczającej struktury logicznej za pomocą nawiasów klamrowych lub dodatkowej pary nawiasów.

Wyznanie: skłamałem wcześniej. Tam jest jeden dodatkowy różnica między =i <-operatorów: nazywają różne funkcje. Domyślnie te funkcje robią to samo, ale można zastąpić każdą z nich osobno, aby zmienić zachowanie. Natomiast <-i ->(przypisanie od lewej do prawej), chociaż odrębne pod względem składniowym, zawsze wywołuje tę samą funkcję. Przesłonięcie jednego powoduje również zastąpienie drugiego. Wiedza o tym jest rzadko praktyczna, ale może być wykorzystana do zabawy z shenaniganami .

Różnica między operatorami przypisania jest wyraźniejsza, gdy używasz ich do ustawiania wartości argumentu w wywołaniu funkcji. Na przykład:

median(x = 1:10)
x   
## Error: object 'x' not found

W takim przypadku xjest deklarowany w ramach funkcji, więc nie istnieje w obszarze roboczym użytkownika.

median(x <- 1:10)
x    
## [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

W takim przypadku xjest zadeklarowany w obszarze roboczym użytkownika, dzięki czemu można go używać po zakończeniu wywołania funkcji.

Istnieje ogólna preferencja wśród społeczności R, aby używać <-przypisania (innego niż w sygnaturach funkcji) dla zgodności z (bardzo) starymi wersjami S-Plus. Pamiętaj, że spacje pomagają wyjaśnić sytuacje takie jak

x<-3
# Does this mean assignment?
x <- 3
# Or less than?
x < -3

Większość R IDE ma skróty klawiaturowe, aby <-ułatwić pisanie. Ctrl+ =w Architect, Alt+ -w RStudio ( Option+ -pod macOS), Shift+ -(podkreślenie) w emacs + ESS.

Jeśli wolisz pisać =, aby <-jednak móc korzystać z bardziej wspólny symbol przypisania dla kodu publicznie wydany (na CRAN, na przykład), a następnie można użyć jednej z tidy_*funkcji w formatRpakiecie, aby automatycznie zastąpić =z <-.

library(formatR)
tidy_source(text = "x=1:5", arrow = TRUE)
## x <- 1:5

Odpowiedź na pytanie „Dlaczego x <- y = 5zgłasza błąd, ale nie x <- y <- 5?” to „To zależy od magii zawartej w parserze”. Składnia R zawiera wiele niejednoznacznych przypadków , które należy rozwiązać w ten czy inny sposób. Analizator składni wybiera rozstrzyganie bitów wyrażenia w różnych porządkach w zależności od tego, =czy <-zostało użyte.

Aby zrozumieć, co się dzieje, musisz wiedzieć, że przypisanie po cichu zwraca przypisaną wartość. Możesz to zobaczyć wyraźniej, na przykład poprzez wyraźne drukowanie print(x <- 2 + 3).

Po drugie, jest wyraźniej, jeśli do przypisania użyjemy notacji przedrostkowej. Więc

x <- 5
`<-`(x, 5)  #same thing

y = 5
`=`(y, 5)   #also the same thing

Analizator składni interpretuje x <- y <- 5jako

`<-`(x, `<-`(y, 5))

Możemy spodziewać się, że x <- y = 5będzie wówczas

`<-`(x, `=`(y, 5))

ale tak naprawdę jest interpretowane jako

`=`(`<-`(x, y), 5)

Jest tak, ponieważ =ma niższy priorytet niż <-, jak pokazano na stronie ?Syntaxpomocy.

Przewodnik po stylu R firmy Google upraszcza ten problem, zakazując przypisania „=”. Niezły wybór.

https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml

Instrukcja R zawiera szczegółowy opis wszystkich 5 operatorów przypisania.

http://stat.ethz.ch/R-manual/R-pched/library/base/html/assignOps.html

x = y = 5jest równoważne x = (y = 5), ponieważ operatory przypisania „grupują” od prawej do lewej, co działa. Znaczenie: przypisz 5 do y, pozostawiając cyfrę 5; a następnie przypisz 5 do x.

To nie to samo (x = y) = 5, co nie działa! Znaczenie: przypisz wartość ydo x, pozostawiając wartość y; a następnie przypisz 5 do, umm ..., co dokładnie?

Po zmieszaniu różnych rodzajów operatorów przypisania <-wiąże się mocniej niż =. Tak x = y <- 5jest interpretowane jako x = (y <- 5), co ma sens.

Niestety x <- y = 5jest interpretowany jako (x <- y) = 5, co jest przypadkiem, który nie działa!

Zobacz ?Syntaxi ?assignOpsdla pierwszeństwa (wiązanie) i grupowania reguł.

Według Johna Chambersa operator =jest dozwolony tylko na „najwyższym poziomie”, co oznacza, że ​​nie jest dozwolony w strukturach kontrolnych takich jak if, co powoduje, że następujący błąd programowania jest nielegalny.

> if(x = 0) 1 else x
Error: syntax error

Jak pisze: „Odrzucenie nowego formularza przypisania [=] w wyrażeniach kontrolnych pozwala uniknąć błędów programistycznych (takich jak powyższy przykład), które są bardziej prawdopodobne w przypadku równego operatora niż w przypadku innych przypisań S.”

Możesz to zrobić, jeśli jest „odizolowany od otaczającej struktury logicznej za pomocą nawiasów klamrowych lub dodatkowej pary nawiasów”, więc if ((x = 0)) 1 else xdziałałoby.

Zobacz http://developer.r-project.org/equalAssign.html

Operatory <-i =przypisują do środowiska, w którym są oceniane. Operator<- może być używany w dowolnym miejscu, podczas gdy operator =jest dozwolony tylko na najwyższym poziomie (np. W pełnym wyrażeniu wpisanym w wierszu polecenia) lub jako jedno z podwyrażeń na usztywnionej liście wyrażeń.

Może to również przyczynić się do zrozumienia różnicy między tymi dwoma operatorami:

df <- data.frame(
      a = rnorm(10),
      b <- rnorm(10)
)

Dla pierwszego elementu R przypisał wartości i prawidłową nazwę, natomiast nazwa drugiego elementu wygląda nieco dziwnie.

str(df)
# 'data.frame': 10 obs. of  2 variables:
#  $ a             : num  0.6393 1.125 -1.2514 0.0729 -1.3292 ...
#  $ b....rnorm.10.: num  0.2485 0.0391 -1.6532 -0.3366 1.1951 ...

Wersja R 3.3.2 (31.10.2016); macOS Sierra 10.12.1