检查数字是否为整数

另一种选择是检查分数部分:

x%%1==0,

或者,

min(abs(c(x%%1, x%%1-1))) < tol,

如果你想在一定的公差范围内检查。

下面是一个使用更简单的函数和无黑客的解决方案:

all.equal(a, as.integer(a))

此外,如果你愿意的话,你可以一次测试整个向量。这是一个函数:

testInteger <- function(x){
  test <- all.equal(x, as.integer(x), check.attributes = FALSE)
  if(test == TRUE){ return(TRUE) }
  else { return(FALSE) }
}

你可以把它改成 *apply 对于向量、矩阵等。

这里有一个显然可靠的方法:

check.integer <- function(N){
    !grepl("[^[:digit:]]", format(N,  digits = 20, scientific = FALSE))
}

check.integer(3243)
#TRUE
check.integer(3243.34)
#FALSE
check.integer("sdfds")
#FALSE

此解决方案还允许使用科学记数法计算整数:

> check.integer(222e3)
[1] TRUE

阅读R语言文档, as.integer 与数字实际上等于整数相比,它更多地与数字的存储方式有关。 is.integer 测试数字是否声明为整数。可以通过将 L 之后。

> is.integer(66L)
[1] TRUE
> is.integer(66)
[1] FALSE

也可以像 round 将返回一个声明的整数,这正是您要使用的 x==round(x) . 这种方法的问题在于您实际上认为它是一个整数。该示例在测试等效性时使用的精度较低。

> is.wholenumber(1+2^-50)
[1] TRUE
> check.integer(1+2^-50)
[1] FALSE

因此,根据您的应用程序,您可能会遇到这样的问题。

似乎您不认为需要合并一些误差容限。如果所有的整数都是以整数的形式输入的,则不需要这样做,但是有时它们是由于算术运算的结果而失去了某些精度。例如:

> 2/49*49
[1] 2
> check.integer(2/49*49)
[1] FALSE 
> is.wholenumber(2/49*49)
[1] TRUE

注意,这不是R的弱点,所有的计算机软件都有一定的精度限制。

从 Hmisc::spss.get :

all(floor(x) == x, na.rm = TRUE)

更安全的选择,imho,因为它“绕过”了机器的精度问题。如果你尝试 is.integer(floor(1)) 你会得到 FALSE . 另外,如果您的整数大于 .Machine$integer.max 值,默认值为2147483647,因此可以更改 integer.max 值,或进行其他检查…

您可以使用简单的if条件,例如:

if(round(var) != var)­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­

在r中,一个数字是数字还是整数可以由类函数决定。通常,所有数字都存储为数字,要将数字显式定义为整数,我们需要在数字后指定“l”。

例子:

x & lt;- 1

类(x)

〔1〕“数字”

x和lt;-1L

类(x)

〔1〕“整数”

我希望这是需要的。谢谢)

我不知道你想做什么。但这里有一些想法: < BR> 1。转换为整数: < BR> num=as.integer(123.2342) < /代码> < BR> 2。检查变量是否为整数: < BR> <代码> 是.integer(num)
typeof(num)=“integer” 。