Test di uguaglianza vettorizzati

Question

Sarei sorpreso se questo non fosse un dup, ma non sono riuscito a trovare una soluzione.

Capisco i limiti di == per verificare l'uguaglianza dei numeri in virgola mobile. Si dovrebbe usare all.equal

0.1 + 0.2 == 0.3 
# FALSE 
all.equal(0.1 + 0.2, 0.3) 
# TRUE 

Ma == ha il vantaggio di essere vettorializzare:

set.seed(1) 
Df <- data.frame(x = sample(seq(-1, 1, by = 0.1), size = 100, replace = TRUE), 
       y = 0.1) 
Df[Df$x > 0 & Df$x < 0.2,] 
## x y 
## 44 0.1 0.1 
## 45 0.1 0.1 

# yet 
sum(Df$x == Df$y) 
# [1] 0 

posso scrivere una (cattiva) funzione me stesso:

All.Equal <- function(x, y){ 
    stopifnot(length(x) == length(y)) 
    out <- logical(length(x)) 
    for (i in seq_along(x)){ 
    out[i] <- isTRUE(all.equal(x[i], y[i])) 
    } 
    out 
} 

sum(All.Equal(Df$x, Df$y)) 

che dà la risposta corretta, ma ha ancora una lunga strada da percorrere.

microbenchmark::microbenchmark(All.Equal(Df$x, Df$y), Df$x == Df$y) 
Unit: microseconds 
        expr  min  lq  mean  median  uq  max neval cld 
All.Equal(Df$x, Df$y) 9954.986 10298.127 20382.24436 10511.5360 10798.841 915182.911 100 b 
      Df$x == Df$y 16.857 19.265 29.06261 30.8535 38.529  45.151 100 a 

Un'altra opzione potrebbe essere:

All.equal.abs <- function(x,y){ 
    tol <- .Machine$double.eps^0.5 
    abs(x - y) < tol 
} 

che svolge in modo paragonabile a ==.

Che cos'è una funzione esistente che esegue questa attività?

Answer 1

Non si può fare un test di benchmark, ma la funzione di vettorizzazione all.equal potrebbe funzionare:

All.equal <- Vectorize(all.equal, c("target", "current")) 
sum(All.equal(Df$x, Df$y)==T) 

Answer 2

Vectorize() risulta essere un'opzione lenta. Come suggerisce @fishtank nel commento, la soluzione migliore viene dal verificare se la differenza assoluta è inferiore a un valore di tolleranza, ad esempio is_equal_tol() dal basso.

set.seed(123) 
a <- sample(1:10, size = 50, replace = T) 
b <- sample(a) 

is_equal_tol <- function(x, y, tol = .Machine$double.eps^0.5) { 
    abs(x - y) < tol 
} 

is_equal_vec <- Vectorize(all.equal, c("target", "current")) 

is_equal_eq <- function(x, y) x == y 

microbenchmark::microbenchmark(is_equal_eq(a, b), 
           is_equal_tol(a, b), 
           isTRUE(is_equal_vec(a, b)), 
           times = 1000L) 

Unit: nanoseconds 
         expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
      is_equal_eq(a, b)  0  856 1545.797 1284 2139 14113 1000 
     is_equal_tol(a, b) 1711 2567 4991.377 4278 6843 27370 1000 
isTRUE(is_equal_vec(a, b)) 2858445 3008552 3258916.503 3082964 3204204 46130260 1000