3.3　不同类型的数字

我们在前一章所创建的所有变量都是数字，但R包含三种不同类别的数值变量：浮点值numeric、整数integer和复数complex。可通过检查变量的类型class把它们分辨出来：

class(sqrt(1:10))
## [1] "numeric"
class(3 + 1i) #"i"创建了复数的虚部
## [1] "complex"
class(1) #尽管只有一个数字，这也是一个numeric类
## [1] "numeric"
class(1L) #添加L后缀把数字变为整型
## [1] "integer"
class(0.5:4.5) #冒号操作符返回的值是numeric类……
## [1] "numeric"
class(1:5) #除非所有值都是整数
## [1] "integer"

请注意，当写作本书时，即使把R程序安装在64位操作系统上，所有的浮点数仍是32位的（“双精度”），而16位（“单精度”）的数字是不存在的。

输入.Machine将显示一些R的数字属性信息。虽然从理论上说，这些值在不同的机器上可能不一样，但在大多数的构建（build）中，大部分的值是相同的。通常情况下，你无需留意.Machine返回的值。但值得注意的是，R中最大的全精度浮点数是1.8e308。此数值对于满足日常工作已足够大，但比无穷大要小得多！可以表示的最小正数是2.2e-308。最大的整数为2^31 - 1，它不过比二十亿多一点儿罢了（反之最小的负整数为-2 ^ 31 + 1）1。

1 如果这些极限值还不够你用，你可以从Rmpfr包中得到更高精度的值，或从brobdingnab包得到非常大的数字。不过，这些都是非常少见的需求，而R中的三个内置数字类几乎能适用于所有用途。

其他唯一值得注意的数值是ε，它是最小的正浮点数，例如|ε + 1| != 1。你可以用这种奇特的方法来表示两个数是如此之接近，因而R知道它们是不同的。它的值大概为2.2e-16。在你使用all.equal来比较两个数字向量是否相等时，这个值就会被派上用场。

事实上，所有这些都比你想象的更简单，因为完全不可能（故意地）不使用整数。R的设计使得几乎在所有地方都需要使用整数，例如对一个向量进行索引。浮点数也是如此。