Які відмінності між операторами присвоєння "=" та "<-" в R?

Які відмінності між операторами призначення =і <-в R?

Я знаю, що оператори дещо відрізняються, як показує цей приклад

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

Але хіба це єдина різниця?

Які відмінності між операторами призначення =і <-в R?

Як показує ваш приклад, =і <-мають дещо інший пріоритет оператора (що визначає порядок оцінки, коли вони змішуються в одному виразі). Фактично, ?Syntaxв R подається наступна таблиця пріоритетності оператора, від найвищої до найнижчої:

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

Але хіба це єдина різниця?

Оскільки ви запитували про операторів призначення : так, це єдина різниця. Однак вам би пробачили, що вірите в інше. Навіть документація R ?assignOpsстверджує, що існує більше відмінностей:

Оператор <-може бути використаний будь-де, тоді як оператор =дозволений лише на верхньому рівні (наприклад, у повному виразі, набраному в командному рядку) або в якості одного з піддепресій у скопленому списку виразів.

Не будемо ставити на нього занадто точну крапку: документація на R (тонко) неправильна ^{[ 1 ]} . Це легко показати: нам просто потрібно знайти зустрічний приклад =оператора, який не є (а) на верхньому рівні, а також (b) суб-вираження у скопленому списку виразів (тобто {…; …}). - Без зайвого галасу:

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

Ясно, що ми виконали завдання, використовуючи =поза контекстами (a) та (b). Отже, чому документація основної функції мови R протягом десятиліть помилялася?

Це тому, що в синтаксисі R символ =має два різних значення, які регулярно плутаються:

1. Перше значення - як оператор присвоєння . Це все, про що ми говорили поки що.
2. Другий сенс - це не оператор, а швидше синтаксичний маркер, який сигналізує з назвою аргументу, що передається у виклику функції. На відміну від =оператора, він не виконує жодних дій під час виконання, він просто змінює спосіб аналізу вираження.

Подивимось.

У будь-якому фрагменті коду загальної форми ...

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

… =Знак - це маркер, який визначає названий аргумент, що передається: це не оператор присвоєння. Крім того, =цілком заборонено в деяких синтаксичних контекстах:

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

Будь-яке з них призведе до помилки "несподівано" = "у ‹bla›".

У будь-якому іншому контексті =відноситься до призначення виклику оператора. Зокрема, лише встановлення круглих дужок навколо підвираження робить будь-яке з перерахованих вище пунктів (а) дійсним та (b) призначенням . Наприклад, наступне виконує завдання:

median((x = 1 : 10))

Але також:

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

_{Тепер ви можете заперечити, що такий код жорстокий (і ви можете мати рацію). Але я взяв цей код із base::file.copyфункції (замінивши<- з =) - це всеосяжний стиль в більшій частині ядра R кодову.}

Оригінальне пояснення Джона Chambers , яким документація по R, ймовірно , на основі, на самому ділі пояснює це правильно:

[ =присвоєння] дозволено лише у двох місцях граматики: на верхньому рівні (як повноцінна програма або вираз, введений користувачем); і коли вони ізольовані від оточуючої логічної структури, дужками або додатковою парою дужок.

Зізнання: я брехав раніше. Там є одна додаткова різниця між =і <-операторами: вони називають різні функції. За замовчуванням ці функції роблять те саме, але ви можете змінити будь-яку з них окремо, щоб змінити поведінку. Навпаки, <-і ->(призначення зліва направо), хоч і синтаксично виразні, завжди викликають одну і ту ж функцію. Переосмислення одного також перекриває інше. Знаючи це, рідко буває практично, але це може бути використано для веселих шенагіганів .

Різниця в операторах присвоєння чіткіша, коли ви використовуєте їх для встановлення значення аргументу у виклику функції. Наприклад:

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

У цьому випадку xоголошується в межах функції, тому її немає в робочій області користувача.

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

У цьому випадку xоголошується в робочій області користувача, тому ви можете використовувати його після завершення виклику функції.

Серед спільноти R є загальна перевага щодо використання <-для присвоєння (крім функцій підписів) щодо сумісності із (дуже) старими версіями S-Plus. Зауважте, що пробіли допомагають з’ясувати подібні ситуації

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

Більшість R IDE мають комбінації клавіш, щоб <-полегшити їх введення. Ctrl+ =в архітекторі, Alt+ -в RStudio ( Option+ -під macOS), Shift+ -(підкреслення) у emacs + ESS.

Якщо ви віддаєте перевагу писати =на <-але хочете використовувати більш загальний символ присвоювання для публічно випущеної коди (на CRAN, наприклад), то ви можете використовувати одну з tidy_*функцій в formatRпакеті для автоматичної заміни =з <-.

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

Відповідь на питання "Чому x <- y = 5кидає помилку, але ні x <- y <- 5?" це "Це до магії, що міститься в аналізаторі". Синтаксис R містить безліч неоднозначних випадків , які потрібно вирішити так чи інакше. Аналізатор вибирає розв'язувати біти виразу в різних порядках залежно від того, використовувались =або <-використовувались.

Щоб зрозуміти, що відбувається, потрібно знати, що присвоєння мовчки повертає значення, яке було призначено. Це можна зрозуміти, наприклад, чітко надрукувавши print(x <- 2 + 3).

По-друге, зрозуміліше, якщо ми будемо використовувати позначення префікса для призначення. Тому

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

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

Парсер інтерпретує x <- y <- 5як

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

Ми можемо очікувати, що x <- y = 5тоді це буде

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

але насправді це трактується як

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

Це тому =, що пріоритет нижчий, ніж <-показано на ?Syntaxдовідковій сторінці.

Посібник зі стилю R спрощує проблему, забороняючи призначати "=". Непоганий вибір.

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

Посібник з R детально описується на всіх 5 операторах призначення.

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

x = y = 5еквівалентно x = (y = 5)тому, що оператори присвоєння "групують" праворуч ліворуч, що працює. Значення: призначити 5 y, залишити число 5; а потім призначте ці 5 x.

Це не те саме (x = y) = 5, що не працює! Значення: присвоїти значення , yщоб x, в результаті чого значенняy ; а потім призначити 5, гмм ..., що саме?

Коли ви змішуєте різні види операторів присвоєння, <-пов'язує міцніше, ніж =. Так x = y <- 5трактується як x = (y <- 5), що є випадком, який має сенс.

На жаль, x <- y = 5трактується як(x <- y) = 5 , що є випадком, який не працює!

Дивіться ?Syntaxі ?assignOpsправила пріоритету (обов'язковість) та групування.

За словами Джона Чемберса, оператора =дозволено лише на "найвищому рівні", а це означає, що він не допускається в таких структурах управління if, що робить такі помилки програмування незаконними.

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

Як він пише, "заборона нової форми присвоєння [=] у виразах управління дозволяє уникнути помилок програмування (наприклад, наведений вище приклад), які швидше мають рівний оператор, ніж інші призначення S".

Ви можете це зробити, якщо це "ізольовано від оточуючої логічної структури, дужками або додатковою парою дужок", так if ((x = 0)) 1 else xби спрацювало.

Див. Http://developer.r-project.org/equalAssign.html

Оператори <-і =призначають до середовища, в якому вони оцінюються. Оператор <-може бути використаний будь-де, тоді як оператор =дозволений лише на верхньому рівні (наприклад, у повному виразі, набраному в командному рядку) або в якості одного з піддепресій у скопленому списку виразів.

Це також може додати розуміння різниці між цими двома операторами:

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

Для першого елемента R присвоїли значення та власне ім'я, тоді як ім'я другого елемента виглядає дещо дивним.

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 ...

R версія 3.3.2 (2016-10-31); macOS Sierra 10.12.1