R 中的 = 和 == 有什么区别？

=基本上是赋值 （ ） 的同义词，但最常用于将值传递到函数中。<-

==是对平等的考验

这取决于上下文的含义。 总是为了测试平等。===

=可以是

1. 在大多数情况下，用作 的直接替换 赋值运算符。<-

   > x = 10
   > x
   [1] 10
   

2. 用作键值对的分隔符，用于为函数调用中的参数赋值。

   rnorm(n = 10, mean = 5, sd = 2)
   

因为 2.以上，不能在所有情况下用作直接替代品。考虑=<-

> rnorm(N <- 10, mean = 5, sd = 2)
 [1] 4.893132 4.572640 3.801045 3.646863 4.522483 4.881694 6.710255 6.314024
 [9] 2.268258 9.387091
> rnorm(N = 10, mean = 5, sd = 2)
Error in rnorm(N = 10, mean = 5, sd = 2) : unused argument (N = 10)
> N
[1] 10

现在有些人会认为编程很糟糕，但它是有效的，你需要意识到赋值和赋值之间的区别。rnorm(N <- 10, mean = 5, sd = 2)=<-

==始终用于相等性测试：

> set.seed(10)
> logi <- sample(c(TRUE, FALSE), 10, replace = TRUE)
> logi
 [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
> logi == TRUE
 [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
> seq.int(1, 10) == 5L
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

但是，也要小心，因为它实际上意味着完全等于，并且在涉及浮点运算的计算机上，您可能无法得到您期望的答案。例如，从：==?'=='

> x1 <- 0.5 - 0.3
> x2 <- 0.3 - 0.1
> x1 == x2                           # FALSE on most machines
[1] FALSE
> identical(all.equal(x1, x2), TRUE) # TRUE everywhere
[1] TRUE

其中，相等性测试允许由于精度/浮点运算的损失而产生一点模糊性。all.equal()

用最简单的术语来说，以以下两行代码为例：

1） x = 10
2） x == 10

第一行 （x = 10） 的意思是“我命令 x 等于 10”。

第二行 （x == 10） 的意思是“我在问一个问题，x 等于 10 吗？

如果你先写“x == 10”，它会给你一个错误信息，告诉你没有找到x。

如果写“x = 10”，则会将 x 存储为 10。

在你写完“x = 10”之后，如果你写“x == 10”，它将回答“TRUE”，就像“是的，x 确实等于 10，因为你让 x 等于 10”。但是，如果你写“x == 11”或“x == 12”或 x == 10 以外的任何内容，那么它将响应“FALSE”，就像“不，x 不等于 11 或 12 或 10 以外的任何东西，因为你使 x 等于 10。

• （=） 是赋值运算符，而 （==） 是等于运算符。
• （=） 用于从右到左分配值，而 （==） 用于表示值之间的相等性。

例：

$test = 1;
if($test=2){
echo "Hello";
}

if($test==2){
echo "world";
}
//The result is Hello because = is assigning the value to $test and the second condition is false because it check the equality of $test to the value 2.

我希望这会有所帮助。