在R中控制打印输出的小数位数

在R中，控制打印输出的小数位数的原因是R使用有限精度算术，超过15或16位小数的答案都不准确，所以通常不需要更多位数。然而，如果想要更多小数位数，可以使用Mathematica或Maple等软件。

另外，如果进行统计测试时依赖于超过第15位有效数字的差异，那么分析结果几乎肯定是错误的。但是，如果只是处理非常小的数字，这个问题就不太严重，因为R可以处理至小为.Machine$double.xmin（通常为2e-308）的数字。

可以通过比较以下两个分析来理解小数位数和有效数字之间的区别。在第一个分析中，数字之间的差异只在许多有效数字之后发生，因此数据“几乎恒定”。在第二个分析中，尽管数字之间的差异大小相同，但与数字本身的数量级相比，它们是很大的。

在R中，可以使用Rmpfr包使用多精度浮点数。使用Rmpfr包的示例代码如下：

mpfr("3.141592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592307816406286208998628034825")

需要注意的是，使用多精度浮点数比常规（双精度）numeric向量更慢且占用更多内存，但在处理条件差的问题或不稳定的算法时很有用。

，如果需要控制打印输出的小数位数，可以使用Rmpfr包。但是，需要注意使用多精度浮点数会带来性能和内存方面的额外开销。需要根据具体情况权衡使用多少小数位数。

控制在R中打印输出的小数位数的数量

在R中控制打印输出的小数位数的数量可能会遇到以下问题：当使用R的高级函数打印输出时，没有办法强制它们打印出精确的数字。如果要自己生成输出，可以使用sprintf()函数进行控制。例如，sprintf("%.10f",0.25)指定了要格式化一个带有十位小数的浮点数（其中的%.10f表示浮点数，.10指定了十位小数）。

然而，如果打印R的常规数字，显示100位小数是没有意义的，因为使用64位双精度浮点数的最佳精度大约是16位小数（在您的系统上查看.Machine$double.eps）。剩下的位数只会是垃圾数据。

实际上，我应用了一些特殊的卡方检验，需要数百位小数才能给出准确的结果。此外，pi的小数位数有数千位。这就是我想知道是否能打印出100位或更多位小数的原因。

然而，pi具有无限位的小数；这并不意味着计算机可以存储所有这些位数。

我猜这是Mathematica比R更优越的一个场景。

你认为Mathematica存储了无限位的小数吗？

当然不是，但你可以存储尽可能多的位数，取决于你的内存。

总结起来，要在R中控制打印输出的小数位数的数量，可以使用sprintf()函数。然而，需要注意的是，如果打印R的常规数字，显示超过精度范围的位数是没有意义的。

在R中，打印输出时控制小数位数的数量是一个常见的需求。有时候我们不希望打印多余的零。

例如，如果我们有一个名为elements的向量，并想要求和sum，我们可以这样做：

elements <- c(-1e-05, -2e-04, -3e-03, -4e-02, -5e-01, -6e+00, -7e+01, -8e+02)
sum(elements)
## -876.5432

显然，最后一位数字1被截断了，理想的结果应该是-876.54321，但如果设置为固定小数位数输出选项，例如sprintf("%.10f", sum(elements))，则会生成多余的零，结果为-876.5432100000。

根据这里的教程：打印小数，如果能够确定某个数值中有多少小数位数，比如在-876.54321中，有5个小数位数需要打印，那么我们可以设置format函数的一个参数如下：

decimal_length <- 5
formatC(sum(elements), format = "f", digits = decimal_length)
## -876.54321

我们可以根据每次查询来更改decimal_length，这样可以满足不同的小数位数打印要求。