使用多少次 set.seed(123)

Question

我有 60 行代码。在整个代码中，有几个对随机数生成器的调用，包括rnorm()。将set.seed(x) 放在代码的最开始是否就足够了，还是每次代码中发生随机数生成时我都需要 set.seed？

Answer 1

这真的取决于你如何预见未来代码的变化。

如果您希望在代码中较早的位置包含需要生成随机数的命令，并且您希望复制之前在插入该代码之前获得的结果，您应该在代码中的适当位置使用set.seed()。

例子：

set.seed(1)
A <- rnorm(10)
B <- rnorm(10)
C <- rnorm(10) ## I always want "C" to be the results I get here

set.seed(1)
AA <- rnorm(10); BB <- rnorm(10); CC <- rnorm(10)

identical(A, AA)
# [1] TRUE
identical(B, BB)
# [1] TRUE
identical(C, CC)
# [1] TRUE

set.seed(1)
A <- rnorm(10); B <- rnorm(10); C <- rnorm(10)

set.seed(1)
AA <- rnorm(10); BB <- rnorm(10); BA <- rnorm(10); CC <- rnorm(10)

identical(A, AA)
# [1] TRUE
identical(B, BB)
# [1] TRUE
identical(C, CC)
# [1] FALSE

在上面，如果我希望“C”无论前面发生什么都始终相同，我应该在那之前设置种子。

请注意，由于我在创建C 或CC 之前没有重置种子，并且在第二个示例中，有一个新函数需要在BB 和CC 之间生成随机数，因此@ 的值987654327@ 和 CC 现在不同了。如果您希望它们相同，则必须在创建 C 和 CC 之前插入另一个 set.seed，如下所示：

set.seed(1)
A <- rnorm(10)
B <- rnorm(10)
set.seed(2)
C <- rnorm(10) ## I always want "C" to be the results I get here

set.seed(1)
AA <- rnorm(10); BB <- rnorm(10); BA <- rnorm(10);
set.seed(2)
CC <- rnorm(10)

identical(A, AA)
# [1] TRUE
identical(B, BB)
# [1] TRUE
identical(C, CC)
# [1] TRUE