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我想检查下面的字符串是否是有效的数学表达式:
s1 = 'sin(x)'
s2 = 'sin(x*m)'
s3 = 'sin'
s4 = 'sin(xm)'
“有效”是指表达式是
的组合x
和/或 m
根据这个定义,s1
和 s2
是有效的,而 s3
和 s4
不是。
为了确定字符串是否有效,我编写了一个函数 checkFxn
,它首先尝试将字符串转换为调用或其一部分。如果成功,它将遍历调用树并检查上述条件。如果满足条件,则调用按原样返回。否则,将引发错误。
checkFxn <- function(x) {
lang <- str2lang(x)
checkFxn2 <- function(y) {
if(is.name(y)) {
stopifnot(deparse(y) %in% c('x', 'm'))
} else if(is.call(y)) {
stopifnot(is.function(eval(y[[1]])) | is.primitive(eval(y[[1]])))
lapply(y[-1], checkFxn2)
} else {
stopifnot(is.logical(y) | is.numeric(y) | is.complex(y))
}
return(y)
}
checkFxn2(lang)
}
#Applying checkFxn to s1-4
lapply(list(s1,s2,s3,s4), function(x) {try(checkFxn(x), silent = T)})
[[1]]
sin(x)
[[2]]
sin(x * m)
[[3]]
[1] "Error in checkFxn2(lang) : deparse(y) %in% c(\"x\", \"m\") is not TRUE\n"
attr(,"class")
[1] "try-error"
attr(,"condition")
<simpleError in checkFxn2(lang): deparse(y) %in% c("x", "m") is not TRUE>
[[4]]
[1] "Error in FUN(X[[i]], ...) : deparse(y) %in% c(\"x\", \"m\") is not TRUE\n"
attr(,"class")
[1] "try-error"
attr(,"condition")
<simpleError in FUN(X[[i]], ...): deparse(y) %in% c("x", "m") is not TRUE>
它似乎按预期工作,但我对使用 eval
持谨慎态度,想知道是否有人可以建议使用它的替代方法?我知道它遵循通常的词法范围规则,所以我担心它在全局环境中评估变量——有没有办法限制它的范围?我读过关于 non-standard evaluation 的章节但我想不通。
还有,有没有办法识别基函数或原语是否是数学运算符?我想使用比 is.function
和 is.primitive
更具体的东西。
最佳答案
第 1 步:确定什么是“数学运算符”。一种选择是从 S4 generics 检索相关组.例如,
mathOps <- unlist(lapply( c("Arith","Compare","Math"), getGroupMembers ))
# [1] "+" "-" "*" "^" "%%" "%/%"
# [7] "/" "==" ">" "<" "!=" "<="
# [13] ">=" "abs" "sign" "sqrt" "ceiling" "floor"
# [19] "trunc" "cummax" "cummin" "cumprod" "cumsum" "exp"
# [25] "expm1" "log" "log10" "log2" "log1p" "cos"
# [31] "cosh" "sin" "sinh" "tan" "tanh" "acos"
# [37] "acosh" "asin" "asinh" "atan" "atanh" "cospi"
# [43] "sinpi" "tanpi" "gamma" "lgamma" "digamma" "trigamma"
第 2 步:将您的表达式分解为 abstract syntax trees .
getAST <- function( ee )
lapply( as.list(ee), function(x) `if`(is.call(x), getAST(x), x) )
# Example usage
getAST( quote(sin(x+5)) )
# [[1]]
# sin
#
# [[2]]
# [[2]][[1]]
# `+`
#
# [[2]][[2]]
# x
#
# [[2]][[3]]
# [1] 5
第 3 步:根据您对“有效性”的定义遍历 AST
checkFxn <- function( ast, validOps )
{
## Terminal nodes of an AST will not be lists
## Wrap them into a list of length 1 to keep the recursion flow
if( !is.list(ast) ) ast <- list(ast)
## Operators must be called with one or more arguments
if( as.character(ast[[1]]) %in% validOps )
return( `if`(length(ast) < 2, FALSE,
all(sapply(ast[-1], checkFxn, validOps))) )
## Variables x and m are OK
if( identical(ast[[1]], quote(x)) || identical(ast[[1]], quote(m)) )
return(TRUE)
## Constants are OK
if( is.numeric(ast[[1]]) ) return(TRUE)
## Everything else is invalid
FALSE
}
将它们放在一起
exprs <- lapply( list(s1,s2,s3,s4), str2lang ) # Convert strings to expressions
asts <- lapply( exprs, getAST ) # Build ASTs
sapply( asts, checkFxn, mathOps ) # Evaluate validity
# [1] TRUE TRUE FALSE FALSE
AST 的替代品
正如@Moody_Mudskipper 所指出的,还可以使用 all.names
来检索出现在任意表达式中的符号列表。虽然这不会保留这些符号的相对结构,但可以将名称直接与 mathOps
进行比较。
关于R - 使用非标准评估检查字符串是否是有效的数学表达式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58654348/
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