<-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:
  1. person <-list(name="payal", x=2,
  2.                 y=9, year=1990)
  3. person
  4. $name
  5. [1]"payal"
  6.  
  7. $x
  8. [1]2
  9.  
  10. $y
  11. [1]9
  12.  
  13. $year
  14. [1]1990
否则,如果写成:
  1. person <-list(name,
  2.                y=9, year=1990)
则运行完后,结果看起来一致,但在内存中多了一个name变量,且我们在顶层空间即可访问。
而我们用的
  1. person <-list(name,
  2.                y=9, year=1990)
这些name,y,year就不能直接在顶层访问了,而需要通过$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)
        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:
  1. 例子1
  2. > a <-1
  3. > f <- function(a)return(TRUE)
  4. > f <- f(a <- a +1);
  5. > a
  6. [1]1
  7. > f
  8. [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。
  1. 例子2
  2. > a <-1
  3. > f <- function(a)return(1+2)
  4. > f <- f(a <- a +1);
  5. > a
  6. [1]1
  7. > f
  8. [1]3
  9. > a <-1
  10. > f <- function(a){
  11. +1+10
  12. +return(1+2)
  13. +}
  14. > f <- f(a <- a +1);
  15. > a
  16. [1]1
  17. > f
  18. [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
  1. 例子3
  2. > a <-1
  3. > f <- function(a){
  4.  
  5. +   print(a)
  6. +   return(1+2)
  7. +}
  8. > f <- f(a <- a +1);
  9. [1]2
  10. > a
  11. [1]
  12. > f
  13. [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:
  1. 例子4
  2. > a <-1
  3. > f <- function(x){
  4. +   print(a)
  5. +   return(1+2)
  6. +}
  7. > f <- f(a <- a +1); 
  8. [1]1
  9. > a
  10. [1]1
  11. > f
  12. [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。
  1. 例子5
  2. > f <- function(a){
  3. +   a<-5
  4. +   return(1+2)
  5. +}
  6. > f <- f(a <- a +1); 
  7. > a
  8. [1]1
  9. > f
  10. [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
  1. 例子6
  2. > a <-1
  3. > f <- function(a){
  4.  
  5. +   a<-a+5
  6. +   return(1+2)
  7. +}
  8. > f <- f(a <- a +1);
  9. > a
  10. [1]2
  11. > f
  12. [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。
  1. 例子7
  2. > f <- function(a){
  3.  
  4. +   a<a+6
  5. +   return(1+2)
  6. +}
  7. > f <- f(a <-1:5);
  8. > a
  9. [1]12345
  10. > f
  11. [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。
  1. 例子8
  2. > f <- function(a){
  3. + a<-6
  4. +return(1+2)
  5. +}
  6. > f <- f(a <-1:5);
  7. > a
  8. Error: object 'a'not found
  9. > f
  10. [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。
 

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