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c++ - fread/fwrite 引入垃圾值

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 04:31:06 27 4
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数据文件data.dat:

5625010350032.36719 5627008621379.12591 5628763999478.55791 5630383772880.98831 5632384688238.96095 5633992371569.87936 5635830220975.76879 5637713568911.67183 5639436594135.51215 5641160625591.58400 5643072053703.23919 5644920788572.33232 5646668772882.99855 5648398453919.33759 5650178043246.84799 5651842484825.03887 5653671759113.42399 5655374735235.55599 5657184594518.72287 5658951103084.33839 5660687853998.58127 5662491073242.24399 

下面的代码

x1 <- data.matrix(data.table::fread("data.dat")) # Read it
plot(x1[1,])
data.table::fwrite(x=x1, file="xout.dat", sep=" ") # Write it
x2 <- data.matrix(data.table::fread("xout.dat")) # Read it again
lines(x2[1,], col='red')

显示元素 x2[1,13] 取值 2.7898250541260385e-311 而实际上它应该等于 x1[1,13 ]。是什么导致引入垃圾值?

data.dat 文件是通过以下方式从 C++ 文件写入的

    std::ofstream file("data.dat", std::ios::out);
file << std::setprecision(std::numeric_limits<long double>::digits10) << std::showpoint;
for (size_t i = 0; i < v.size(); ++i)
file << v[i] << " ";
file << std::endl;

其中 vector v 包含写入 data.dat 的值。我正在使用 data.table 版本 1.14.2 和 R 4.1.3。

最佳答案

显然,它在过程中的某处进行了一些舍入,并且 fread 将第 13 个值存储为 integer64 “integer64”(默认)读取检测为包含大于 2^31 的整数的列作为 bit64 类型::integer64

enter image description here

您可以做的是通过将 colClasses = c("numeric") 添加到您的 fread 中强制将其解释为数字。

x2 <- data.matrix(data.table::fread("xout.dat", colClasses = c("numeric")))

这不会阻止 float 问题,但不会完全更改第 13 个值。

如果我们现在执行 x1-x2,我们会看到所有值都有相同类型的差异。

x1-x2

# V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12
# [1,] -0.0029297 -0.0039062 -0.0019531 -0.0019531 0.00097656 -0.00097656 -0.00097656 0.0019531 0.0019531 0.0039062 -0.00097656 0.0019531
# V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21 V22
# [1,] -0.00097656 -0.0019531 -0.0019531 -0.00097656 0.0039062 -0.0039062 0.0029297 -0.00097656 0.00097656 0.0039062

关于c++ - fread/fwrite 引入垃圾值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/71906814/

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