基于R语言赋值符号的区别说明

这篇文章主要介绍了基于R语言赋值符号的区别说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

R语言赋值可以用=或<-，一般都建议使用<-，那你知道这两个之间的区间吗？那你有没有见过‘<-'和‘='这种赋值方法吗？今天就来和大家聊聊这基本的赋值符号都有哪些区别。

首先我们来看看符号的优先级，和java,c这些编程语言的优先级类似。下面这些都取自R帮助文档，输入?Syntax即可查看，它是根据优先级从高到低排列的。

:: :::    access variables in a namespace
$ @    component / slot extraction
[ [[    indexing
^    exponentiation (right to left)
- +    unary minus and plus
:    sequence operator
%any%    special operators (including %% and %/%)
* /    multiply, divide
+ -    (binary) add, subtract
< > <= >= == !=    ordering and comparison
!    negation
& &&    and
| ||    or
~    as in formulae
-> ->>    rightwards assignment
<- <<-    assignment (right to left)
=    assignment (right to left)
?    help (unary and binary)

我们可以看到<-的优先级比=高，这一点我们在使用时一定要注意到。

现在来举几个简单例子看看

> median(x =1:10)
[1] 5.5> x
错误: 找不到对象'x'
> median(x <-1:10)
[1] 5.5
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

现在来看另外一个例子

> rm(x)
> median((x=1:10))
[1] 5.5
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

那这又是为什么不报错了呢？那是因为括号的优先级更高，它相当于先给x赋值，再传入到median，与下面例子等价。

> rm(x)
> x=1:10 #此时等价于x<-1:10
> median(x)
[1] 5.5
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

为什么此时输入x并没有报错而前面却报错？因为在这种情况下，x被定义在用户的当前工作空间，所以在这个使用median之后x还是存在的。

总结一下：

这说明使用这两种方法赋值的变量是存在不同的空间或作用域。= 赋值对象存在赋值时所在的空间，而<- 赋值对象存在当前整个空间。

看起来有点晦涩，现在来仔细说说这两个的区别：

(1) 赋值时所在的空间，比如median(x =1:10)，x的值仅存在median函数内部空间，在median函数外面访问不到x，所以前面程序中报错：错误: 找不到对象'x'。

(2) 当前整个空间，比如median(x <-1:10)，它其实就是median(x=x <-1:10)，<-优先级高，先执行x <-1:10，再赋值给x，只不过这里省略了，因为一般传参数时，我们都不写参数名。x存在于当前空间，所以x可以访问到。

如果我们定义一个函数，函数中变量用<-赋值，那么在函数外面还能访问到吗？

> rm(x)
> test<-function(){
+ x<-1
+ }
>test()
> x

错误: 找不到对象'x'

当然是不能的，因为x定义在test函数内部，仅存在test函数的空间里面，所以在该函数外面根本访问不到x。如果想访问到x，除了returen,也不是没有其他办法的。

现在来看看另外一种赋值方法，估计很少人见过，了解之后有助于我们理解赋值过程。

> '<-'(x,5) #等价于x<-5
> x
[1] 5
> '='(x,6)#等价于x=6
> x
[1] 6

简单了解之后，来做几个测试

一般情况下，将=和<-两个赋值符号同时使用就会出现一些错误，比如下面这例子，如果了解'<-'之后，那么就很容易理解。

> x<-y<-10 #等价于'<-'(x,'<-'(y,10))
> x
[1] 10
> y
[1] 10
> x <- y = 12
Error in x <- y = 12 : 没有"<-<-"这个函数
# 由于优先级的问题，它等价于'='('<-'(x,y),12),并不是'<-'(x,'='(y,12))
> x=y<-12 #不报错，等价于 '='(x,'<-'(y,12))

这里主要是因为优先级的问题，<-的优先级高于=。

为了说明什么时候用这两种赋值方法，先随便看一个函数，比如scan函数，我们可以发现传递参数用的都是=，因此传参数基本都是用=而不是<-。

scan(file = "", what = double(), nmax = -1, n = -1, sep = "",
     quote = if(identical(sep, "\n")) "" else "'\"", dec = ".",
     skip = 0, nlines = 0, na.strings = "NA",
     flush = FALSE, fill = FALSE, strip.white = FALSE,
     quiet = FALSE, blank.lines.skip = TRUE, multi.line = TRUE,
     comment.char = "", allowEscapes = FALSE,
     fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)

在R文档中有下面介绍（?assignOps ）：文档中介绍说<-可以用在任何地方，而=只能用在优先级高的地方，比如说表达式中或子表达式。

The operator <- can be used anywhere, whereas the operator = is only allowed at the

top level (e.g., in the complete expression typed at the command prompt) or as one

of the subexpressions in a braced list of expressions.

我觉得<-多用于赋值，而=更多用于传值，它们之间优先级不同，赋值对象作用域不同。在使用的时候，只要注意到变量工作的空间（作用域）以及符号之间的优先级，一般是不会出错的。

补充：R语言赋值语句<-, <<-, =, ％>％有什么区别？

<-和->是一对，可以向左和向右赋值；

=是单向的，作用和<-基本相同，但对函数中的变量通常使用=；

<<-这个是全局赋值，跟变量的作用域有关，一般不会用到

％>％：来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，并作为右件表达式函数的第一个参数（或剩下唯一一个选项的设置），从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。

anscombe_tidy <- anscombe %>%mutate(observation = seq_len(n()))

以上代码等价于

anscombe_tidy=mutate(anscombe,observation = seq_len(n()))

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程学习网。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。