fread/fwrite 引入垃圾值

Question

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

如下代码

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;

其中向量 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。

Answer 1

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 的整数的列作为类型bit64::integer64.

您可以做的是强制将其解释为数字，方法是在 fread 中添加 colClasses = c("numeric")。

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

这不会防止浮点问题，但不会完全更改第 13 个值。

如果我们现在做 x1-x2，我们会看到所有值都有相同的差异。

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

fread/fwrite 引入垃圾值

fread/fwrite introduces garbage values

c++

r

data.table

precision