r - set.seed(123) 使用多少次

Question

我有 60 行代码。在整个代码中，有几次对随机数生成器的调用，包括 rnorm() .放set.seed(x)就够了在代码的最开始还是每次代码中发生随机数生成时都需要 set.seed ？

Answer 1

这实际上取决于您如何预见 future 代码的变化。

如果您希望在需要生成随机数的代码中更早的位置包含命令，并且您希望在插入该代码之前复制之前获得的结果，您应该使用 set.seed()在代码中的适当位置。

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”无论前面是什么都始终相同，我应该在此之前设置种子。

请注意，由于我在创建 C 之前没有重置种子或 CC ，还有一个新函数需要在 BB 之间生成随机数。和 CC在第二个示例中， C 的值和 CC现在不同了。如果您希望它们相同，则必须插入另一个 set.seed就在创建之前 C和 CC ， 如下:

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