r - 用适当的精度数字校正R中的“摘要”

关于简单的看似无辜的函数的简单问题：summary。
直到我看到min和max的结果超出了我的数据范围，我才意识到summary有一个指定输出结果精度的参数。我的问题是如何以一种干净、普遍的方式来解决这个问题。
以下是问题的一个例子：

set.seed(0)
vals    <- 1 + 10 * 1:50000
df      <- cbind(rnorm(10000),sample(vals, 10000), runif(10000))

应用digits和summary，我们得到以下输出-注意范围值与最小值和最大值之间的差异：

    > apply(df, 2, summary)

                [,1]   [,2]      [,3]
    Min.    -3.703000     11 6.791e-05
    1st Qu. -0.668500 122800 2.498e-01
    Median   0.009778 248000 5.014e-01
    Mean     0.010450 248800 5.001e-01
    3rd Qu.  0.688800 374000 7.502e-01
    Max.     3.568000 499900 9.999e-01

    >     apply(df, 2, range)
            [,1]   [,2]         [,3]
    [1,] -3.703236     11 6.790622e-05
    [2,]  3.568101 499931 9.998686e-01

在range中看到错误的范围有点令人不安，所以我查看了summary选项，但这只是格式化输出的标准符号。另外请注意：除Min以外的每一个分位数都显示了数据集中不存在的值（这就是为什么我在digits的定义中放置了一个1 +），在大多数标准分位数计算中也看不到这些分位数，甚至考虑到中点选择的差异。（当我在原始数据中看到这一点时，我想知道我是如何从所有东西中损失了1的值！）
可解释的计算行为（即格式和精度）和统计激励的期望（例如，被识别为分位数的值实际上在数据集的范围内）之间存在差异。因为我们不能改变期望，所以我们需要改变代码的行为，或者至少改进它。
问题：是否有更合适的方法来设置输出以确保范围，而不是将其设置为大值，例如vals？16是最合适的普遍违约吗？使用16位似乎是双浮点数精度的最佳保证，尽管看起来输出实际上不会有16位（输出似乎仍然被截断为8或9位）。
更新1：正如@briandiggs所指出的，通过链接，行为被记录下来，但出乎意料。为了澄清我的问题，相对于Brian提供的链接上的答案（Brian自己提供的答案除外）：这并不是行为没有文档记录，但是将其表示为最小值和最大值（不是最小值和最大值）是完全错误的。一个文档化的函数在其默认设置需要与非默认设置一起使用（或不应使用）。（也许有人会争论“最小值”和“最大值”是否应该重命名为“近似最小值”和“近似最大值”，但我们不去那里。）
更新2：正如@dwin所指出的，digits = 16将其作为默认值。我以前说违约率是3是错误的。有趣的是，这意味着有两种方法可以设置输出的行为。如果我们同时使用这两种方法，行为就会变得奇怪：

> options(digits = 20)
> apply(df, 2, summary, digits = 10)

                             [,1]                  [,2]                      [,3]
Min.    -3.7032358429999998605808     11.00000000000000 6.7906221370000004927e-05
1st Qu. -0.6684710537000000396546 122798.50000000000000 2.4977348059999998631e-01
Median   0.0097783099960000001427 247971.00000000000000 5.0137970539999998643e-01
Mean     0.0104475229200000005458 248776.38699999998789 5.0011818200000002221e-01
3rd Qu.  0.6887842181000000119084 374031.00000000000000 7.5024240300000000214e-01
Max.     3.5681007909999999938577 499931.00000000000000 9.9986864070000003313e-01

注意，现在它有20位数的输出，即使传递的参数指定了10位数的精度。如果我们将数字的全局选项设置为一些“正常”值（如16），那么如果我们为summary()提供一个参数10，那么最终还是会出现问题。
我相信文档是不完整的，BrianDiggs在R-Help链接中的深思熟虑的回答中指出了与此相关的其他问题。
尽管有了这些皱纹，这个问题仍然悬而未决，但也许无法回答。我怀疑最好的结果就是保持全局数字选项不变（尽管我对上述行为的影响有点不安），而是将值16传递给max(3, getOption("digits") - 3)。在指定输出精度的地方并不是很明显，但是这4个值的交互作用-全局选项（和全局选项-3）、传递值和在summary中硬编码的值12看起来像是一个黑客（宽恕我的灵魂吧）。
更新3：我接受了德温的回答——这让我了解了这种香肠是如何制作的。看到正在发生的事情，我认为没有一种方法可以做到我所要求的，而不需要重写summary。

最佳答案

summary.data.frame的默认值不是数字=3，而是：

   ... max(3, getOption("digits") - 3)  # set in the argument list
getOption("digits")    # the default setting
[1] 7
options(digits=10)
> summary(df)
       V1                    V2                 V3
 Min.   :-3.70323584   Min.   :    11.0   Min.   :6.790622e-05
 1st Qu.:-0.66847105   1st Qu.:122798.5   1st Qu.:2.497735e-01
 Median : 0.00977831   Median :247971.0   Median :5.013797e-01
 Mean   : 0.01044752   Mean   :248776.4   Mean   :5.001182e-01
 3rd Qu.: 0.68878422   3rd Qu.:374031.0   3rd Qu.:7.502424e-01
 Max.   : 3.56810079   Max.   :499931.0   Max.   :9.998686e-01

关于r - 用适当的精度数字校正R中的“摘要”，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/7840073/

Summary

r - 用适当的精度数字校正R中的“摘要”