爲什麼R不像預期的那樣削減工作？

這兩個爲什麼不會返回相同的結果？爲什麼R不像預期的那樣削減工作？

D = data.frame(x=c(0.6)) 

    D$binned = cut(D$x, seq(0.50,0.70,0.025), include.lowest=TRUE, right=FALSE) 
    D # 0.6 is binned correctly as [0.6,0.625) 

    D$binned = cut(D$x, seq(0.55,0.65,0.025), include.lowest=TRUE, right=FALSE) 
    D # 0.6 is binned incorrectly as [0.575,0.6)

來源

2013-07-12 baixiwei

變上http://stackoverflow.com/q/9508518/892313 –

D$binned = cut(D$x, round(seq(0.55,0.65,0.025),3), include.lowest=TRUE, right=FALSE)

D

x binned

1 0.6 [0.6,0.625)

來源

2013-07-13 08:41:06

表示錯誤。數字的浮點逼近只有在數字是某些冪的組合時纔是精確的。其他數字映射到這些數字。產生數字的不同算法可能以不同的方式進行，並且具有與它們相關的不同錯誤（即高於或低於期望值）。在這種情況下：

print(D$x,digits=22) 
[1] 0.5999999999999999777955 
print(seq(0.5,0.7,0.025)[5],digits=22) 
[1] 0.5999999999999999777955 
> print(seq(0.55,0.65,0.025)[3],digits=22) 
[1] 0.6000000000000000888178

來源

2013-07-12 14:39:22 James

呵呵。好的，酷 - 有什麼辦法使它像預期的那樣？ – baixiwei

不幸的是，並不是真的。錯誤是一致的，但最終的價值取決於它是如何計算的。處理這種情況的通常方式是隻考慮在一定的容忍度內的平等，然而'剪切'需要尖銳的突破點。 – James

然而，如果你的數字總是隻有小數點，你可能會相應地觸發斷點（例如'seq（0.55,0.65,0.025） - 0.000001'），看看是否有幫助 – Aaron

爲什麼R不像預期的那樣削減工作？

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