<-创建的变量的作用范围可以在整个顶层环境，而=仅仅在一个局部环境。
但要<-创建的变量如果是在函数实参传递的时候创建的，其的作用范围可以在整个顶层环境，有一个前提条件：对应的形参在函数内部被用到了。
（一）
一般情况下我觉得使用<-合适，但当给函数参数传值，以及创建对象，对行/列/组件命名的时候用等号
如：
person <- list(name="payal", x=2,y=9, year=1990)person$name[1] "payal"$x[1] 2$y[1] 9$year[1] 1990
否则，如果写成：
person <- list(name<-"payal", x=2,y=9, year=1990)
则运行完后，结果看起来一致，但在内存中多了一个name变量，且我们在顶层空间即可访问。
而我们用的
person <- list(name="payal", x=2,y=9, year=1990)
这些name，y，year就不能直接在顶层访问了，而需要通过$符号。
（二）
简单点说，=和<-这两个赋值操作符的区别在于其作用域。
What’s the difference?
The main difference between the two assignment operators is scope（作用范围）. It’s easiest to see the difference with an example:
##Delete x (if it exists)
> rm(x)
> mean(x=1:10) #[1] 5.5
> x #Error: object 'x' not found
Here x is declared within the function’s scope of the function, so it doesn’t exist in the user workspace. Now, let’s run the same piece of code with using the <- operator:
> mean(x <- 1:10)# [1] 5.5
> x # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
This time the x variable is declared within the user workspace.
When does the assignment take place?
（三）
用到的时候才执行，这是R中的惰性求值原则决定的。
In the code above, you may be tempted to thing that we “assign 1:10 to x, then calculate the mean.” This would be true for languages such as C, but it isn’t true in R. Consider the following function:
> a <- 1
> f <- function(a) return(TRUE)
> f <- f(a <- a + 1); a
[1] TRUE
[1] 1
Notice that the value of a hasn’t changed! In R, the value of a will only change if we need to evaluate the argument in the function. This can lead to unpredictable behaviour:
> f <- function(a) if(runif(1)>0.5) TRUE else a
> f(a <- a+1);a
[1] 2
> f(a <- a+1);a
[1] TRUE
[1] 2
> f(a <- a+1);a
[1] 3
（四）
让我仔细的举几个例子吧
让我来告诉你什么时候会用到吧：
- 例子1
> a <- 1> f <- function(a) return(TRUE)> f <- f(a <- a + 1);> a[1] 1> f[1] TRUE
a <- a + 1这条语句并没有被执行。
如上面的解释，这是因为，需要的时候，这个语句才会执行。
我们看以下几个例子。
例子2> a <- 1> f <- function(a) return(1+2)> f <- f(a <- a + 1);> a[1] 1> f[1] 3> a <- 1> f <- function(a) {+ 1+10+ return(1+2)+ }> f <- f(a <- a + 1);> a[1] 1> f[1] 3
发现，a <- a + 1还是没有被执行
注意，下面这个例子中，a <- a + 1被执行了
例子3> a <- 1> f <- function(a) {+ print(a)+ return(1+2)+ }> f <- f(a <- a + 1);[1] 2> a[1] 2> f[1] 3
为什么这个例子中，a <- a + 1被执行了呢，按照在函数中需要的时候才计算值的的逻辑，就是，我们的函数体中用到了这个形参a，所以对于的实参被计算了。
还有一点，我们为什么说print中打印的是形参a呢？可以看如下代码：
例子4> a <- 1> f <- function(x) {+ print(a)+ return(1+2)+ }> f <- f(a <- a + 1);[1] 1> a[1] 1> f[1] 3
看吧，a <- a + 1还是没执行了呢，所以说，例子3中的形参，本身作为一个局部变量，是会覆盖全局变量中的a的
那么下面的代码为什么还是没执行a <- a + 1呢，因为a<-5这一句，是新生成了一个局部变量a。
例子5> f <- function(a) {+ a<-5+ return(1+2)+ }> f <- f(a <- a + 1);> a[1] 1> f[1] 3
再来一个强力的佐证，下面的a<-a+5右侧的a就是形参中的a，所以a <- a + 1再一次被执行了
例子6> a <- 1> f <- function(a) {+ a<-a+5+ return(1+2)+ }> f <- f(a <- a + 1);> a[1] 2> f[1] 3
（五）
再来验证下，一开始的结论，我们一开始的结论是<-创建的变量的作用范围可以在整个顶层环境，而=仅仅在一个局部环境。
注意，运行下述例子之前，先清空内存中的a。
例子7> f <- function(a) {+ a<a+6+ return(1+2)+ }> f <- f(a <- 1:5);> a[1] 1 2 3 4 5> f[1] 3
这个单独的例子中，我们事先并没有创建a，但是由于a <- 1:5语句执行了，我们发现我们在函数外的环境，仍然能访问到a。
（这是因为a+6用到了形参a，所以a <- 1:5执行了）
注意，运行下述例子之前，先清空内存中的a。
例子8> f <- function(a) {+ a<-6+ return(1+2)+ }> f <- f(a <- 1:5);> aError: object 'a' not found> f[1] 3
（同理，没用到a，所以a <- 1:5没执行）
我们的结论是：
<-创建的变量的作用范围可以在整个顶层环境，而=仅仅在一个局部环境。
但要<-创建的变量如果是在函数实参传递的时候创建的，其的作用范围可以在整个顶层环境，有一个前提条件：对应的形参在函数内部被用到了。