R中的<-和=赋值符号的细致区别

<-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); 
> a
Error: 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。

null