Rcpp函数检查是否缺少值

R有两个NaN和NA(实际上是一种特殊的NaN)用于表示缺失值.这一点很重要,因为有许多函数可以检查值是否为NaN-y(NA或NaN):

来自R/C API的函数的一些真值表(注意令人沮丧的缺乏一致性)

+---------------------+
| Function | NaN | NA |
+---------------------+
| ISNAN    |  t  | t  |
| R_IsNaN  |  t  | f  |
| ISNA     |  f  | t  |
| R_IsNA   |  f  | t  |
+---------------------+

和Rcpp:

+-------------------------+
| Function     | NaN | NA |
+-------------------------+
| Rcpp::is_na  |  t  | t  |
| Rcpp::is_nan |  t  | f  |
+-------------------------+

并从R解释器(注意:Rcpp尝试匹配此,而不是R/C API):

+---------------------+
| Function | NaN | NA |
+---------------------+
| is.na    |  t  | t  |
| is.nan   |  t  | f  |
+---------------------+

不幸的是,这是一个令人困惑的景观,但这应该给你一些权力.

既RCPP和RcppArmadillo具有谓词来测试NA,NaN(的R扩展)和Inf.

这是一个简短的RcppArmadillo示例:

#include <RcppArmadillo.h>

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]

// [[Rcpp::export]]
arma::mat foo(int n, double threshold=NA_REAL) {
  arma::mat M = arma::zeros<arma::mat>(n,n);
  if (arma::is_finite(threshold)) M = M + threshold;
  return M;
}

/*** R
foo(2)
foo(2, 3.1415)
***/

我们初始化一个零矩阵,并测试参数.如果它是有限的(即不是NA或Inf或NaN),那么我们添加该值.如果您愿意,您也可以单独测试各种可能性.

这会产生所需的结果:没有第二个参数的默认值NAapply,我们得到一个零的矩阵.

R> Rcpp::sourceCpp("/tmp/giorgio.cpp")

R> foo(2)
     [,1] [,2]
[1,]    0    0
[2,]    0    0

R> foo(2, 3.1415)
       [,1]   [,2]
[1,] 3.1415 3.1415
[2,] 3.1415 3.1415
R>