set.seed的作用

最新推荐文章于 2024-10-22 15:00:53 发布
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分类专栏： R学习中的问题
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#set.seed()产生随机数
#用于设定随机数种子，一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列，这个函数的主要目的，
#是让你的模拟能够可重复出现，因为很多时候我们需要取随机数，但这段代码再跑一次的时候，
#结果就不一样了，如果需要重复出现同样的模拟结果的话，就可以用set.seed()。

ng=500 
nc=20
set.seed(123456789)
head(rnorm(ng*nc))

在这里插入图片描述

R 语言 set.seed 函数的作用及应用
DevRevolt的博客
08-11 4647
具体来说，当我们在 R 代码中使用随机数相关的函数时，如果不使用 set.seed 函数设置种子值，每次运行代码都会生成不同的随机数序列。通过调用 set.seed 函数并传递一个整数参数，我们可以确保每次运行相同的代码时都会得到相同的随机数序列，从而方便结果的比较和验证。通过设置种子值，我们可以确保每次运行相同的代码时都能生成相同的随机数序列，从而方便结果的比较、验证和复现。种子值决定了伪随机数序列的起始点，换句话说，相同的种子值会导致相同的随机数序列。每次运行这段代码时，都会得到相同的模型结果。
R语言set.seed函数的意义及实战
statistics+insight+vista+power
03-24 1083
R语言set.seed函数的意义及实战
set.seed()函数
m0_56039424的博客
07-17 731
R语言 生成随机数 set.seed()函数
R： 关于“set.seed()”
huangleijay的专栏
04-25 1051
2013-05-04 08:22:33 计算机并不能产生真正的随机数，如果你不设种子，计算机会用系统时钟来作为种子，如果你要模拟什么的话，每次的随机数都是不一样的，这样就不方便你研究，如果你事先设置了种子，这样每次的随机数都是一样的，便于重现你的研究，也便于其他人检验你的分析结果。 http://bbs.pinggu.org/thread-336973-1-1.html http://b
R语言笔记-set.seed()函数
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01-21 2万+
今天查了一下R语言中set.seed()，该命令的作用是设定生成随机数的种子，种子是为了让结果具有重复性。如果不设定种子，生成的随机数无法重现。> x<-rnorm(10) #随机生成10个随机数 > x [1] 0.3897943 -1.2080762 -0.3636760 -1.6266727 -0.2564784 1.1017795 0.7557815 [8] -0.2382336 0.987
R语言中set.seed函数的重要性及用途
TechGlide的博客
08-26 1631
需要注意的是，多次调用set.seed函数会影响后续所有的随机数生成，并且不同的种子值会生成不同的随机数序列。如果我们想要比较不同算法或参数设置下的结果差异，就可以使用set.seed函数设置种子，以确保每次运行时使用相同的随机数序列，从而使得比较更加准确和可靠。如果我们在代码中多次调用set.seed函数，并传入不同的种子值，那么每次调用后生成的随机数序列将会不同。在这种情况下，我们可以使用set.seed函数设置种子，以确保每次运行时生成的随机数序列都是相同的，从而帮助我们定位和调试问题。
R语言【base】——.Random.seed()，RNGkind()，RNGversion()，set.seed()：随机数生成器
whitedrogen的博客
02-21 1614
.Random.seed是一个整数向量，包含R中生成随机数的随机数生成器(RNG)状态。它可以保存和恢复，但不应该被用户更改。RNGkind是一个更友好的接口，用于查询或设置正在使用的RNG类型。RNGversion在早期的R版本中可以用来设置随机生成器(为了再现性)。set.seed 是设置随机数种子的推荐方法。 Arguments 参数【kind】：字符或NULL。如果kind是字符串，则将R的RNG设置为所需的类型。使用"default"返回R默认值。有关NULL的解释，请参阅“详细信息”。参数
Python：set_seed——设置随机种子，使结果可重复
qq_41297934的博客
09-19 1212
设置 seed，以使模型结果可重复。
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看了几个帖子，说得不是特别清楚，特重新描述如下： set.seed()函数是为了保证你随机生成的随机数前后一致，看效果 首先，不设置该种子函数。 x=rnorm(10) plot(x)绘出的图如下：重新运行一遍这两行，就是另外的图x=rnorm(10)plot(x)为了在下次运行时，产生一样的随机数，就得使用set.seed()函数了，如下set.seed(1)x=rnorm(10)...
set.seed(100)
piaoyu94的博客
06-27 4625
问题： x set.seed(100) y set.seed()是什么意思？ 里面的数字是什么意思？ R help如是说：set.seed is the recommended way to specify seeds.  1.用于设定随机数种子，一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列，这个函数的主要目的，是让你的模拟能够可重复出现，因为很多时候我们需要取随机数，但这段
set_seed(helpers文件中的utils.py)
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set.seed()函数 set.seed()设定生成随机数的种子，让样本可重复。 1 > x<-rnorm(4) # 生成4个随机数 2 > x 3 [1] 0.6599492 0.5881863 -1.9215553 -0.9161720 4 > y<-rnorm(4) 5 > y 6 [1] -0.84962...
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R语言，SET.SEED
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### R语言 `set.seed` 函数使用方法 #### 设置伪随机数生成器的种子 为了确保每次运行程序时生成的随机数序列相同，从而让结果可重复再现，在R语言中可以通过调用`set.seed()`来实现这一目标[^3]。 ```r # 设定种子为123以便后续操作能够得到一致的结果 set.seed(123) ``` 此命令会初始化R使用的伪随机数发生算法的状态。当指定相同的参数值给`set.seed()`,之后执行涉及随机性的运算将会遵循同样的模式[^2]。 #### 结合其他函数一起工作 通常情况下，`set.seed()`会在涉及到随机抽样的地方之前被调用，比如创建服从特定分布的数据集或是打乱数据顺序等场景下： ```r # 创建一个正态分布样本并绘制直方图 set.seed(123) x <- rnorm(100, mean = 100, sd = 10) hist(x, breaks = 20) ``` 上述代码片段展示了如何利用设定好的种子去获取一组均值为100标准差为10的一百个数值，并将其可视化出来；如果再次运行这段代码而保持seed不变，则所获得图形应当完全一样[^4]。 另外值得注意的是改变传入`set.seed()`的不同整型参数也会相应地影响到后面产生的随机系列特性: ```r # 更改种子后重新抽取另一组不同的正态分布样本 set.seed(234) y <- rnorm(100, mean = 100, sd = 10) hist(y, breaks = 20) ``` 这里改变了初始状态（即新的种子），因此即使采用相同的统计特征构建新数组，其具体成员还是会有所区别。
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