关于R语言中set.seed()

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本文通过实例讲解了在R语言中使用set.seed()函数确保随机抽样的可重复性，强调了在进行样本抽取时，为了使结果可复现，每次抽样前都需设置相同的种子值。

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在r中取sample时候，经常会有set.seed(某数)，经常看见取值很大，其实这里无论括号里取值是多少，想要上下两次取值一样，都需要在每次取值前输入同样的set.seed(某数)，才能保证两次取值相同，从而保证让样本可重复。

 

> set.seed(100)
> x <- rnorm(5)
> y <- rnorm(5)
> x==y
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> set.seed(1000)
> x <- rnorm(5)
> set.seed(1000)
> y <- rnorm(5)
> x==y
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

 

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R语言中set.seed函数的重要性及用途
TechGlide的博客
08-26 1637
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set.seed函数的意义及实战
statistics+insight+vista+power
03-24 1091
R语言set.seed函数的意义及实战
R 语言 set.seed 函数的作用及应用
DevRevolt的博客
08-11 4653
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()
m0_49443440的博客
10-30 3576
主要作用：可重现一样的结果 R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，目的是为了让结果具有重复性，重现结果。 不设定种子不行吗？当然可以，但是结果就不能复现。如： x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数 结果：1.4197419 -0.7460519 0.3603622 x<-rnorm(3) #再来一遍，生成的3个随机数又不一样了 结果：1.0796213 0.5598334 0.5344839 设定种子后，再试下： set.seed(123) x&
R语言【base】——.Random.seed()，RNGkind()，RNGversion()，set.seed()：随机数生成器
whitedrogen的博客
02-21 1622
.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
今日份进步：正确理解R语言中的种子
m0_64835497的博客
12-30 5855
正确理解R语言中的种子
R语言seed问题
leehwi的专栏
07-24 6313
set.seed(3000)，不是运行3000次，而是把种子设置为3000。 计算机的程序，都是通过确定的算法，根据确定的输入，算出确定的输出。想要得到真正的随机，需要通过外接物理随机数发生器，通过把随机的物理过程转变为随机值，才能实现。因此我们平常使用的计算机的随机数，其实都只是通过算法模拟得到，也就是伪随机。一般采用的办法是线性同余（参见http://en.wikipedia.org/w
R语言set.seed()函数的意义以及用法
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set.seed()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。
set.seed(100)
piaoyu94的博客
06-27 4629
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
在R中set.seed()用法
Hypnosmango的博客
07-02 2351
在初学R碰到set.seed()，查阅许多资料，窥见其用法一二。 首先看一下，在R中给的定义 set.seed is the recommended way to specify seeds. 翻译过来：推荐方式到特定种子。 不明所以，于是查阅了一些资料，具体可以这样理解：在r中每一次操作产生的随机变量不定，如在rnorm()中，产生了10个随机变量：-0.50219235，0.13153117等，如图： 当下次在想使用其相同的随机变量时，可再次调用set.seed(100)，从图中看出两次产
R语言 set.seed( )函数使用
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R语言 set.seed()函数使用 set.seed()函数是为了保证你随机生成的随机数前后一致。括号里参数可以是任意数字，代表设置的第几号种子，并不参与运算，起标记作用。 x=rnorm(15) 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(15) 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.se...
R 包randomForest中set.seed()的作用
weixin_43364556的博客
12-20 1801
set.seed()的作用和用法 在利用随机数的时候，我们每次产生的随机数都会有不同，但是有时候需要这些数据具有一定的重复性，但是随机数如何保证随机性呢？ 在获取随机数的时候给随机数一个种子，后续产生的随机数会是一个固定的随机数数列。 比如 #前两个随机数列没有指定一个种子，因此随机数的输出结果不同 &gt; x&lt;-rnorm(10) &gt; x [1] 1.29409348 1.3...
R语言笔记-set.seed()函数
上善若水的博客
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
关于set.seed()
Derek_yuli的专栏
02-06 8148
最近在上Stanford的公开课Statistic Learning，用到的语言是R。之前有接触过R，很多人也推荐用它来做数据分析，因为很方便，包也很多，做可视化也非常赞。 看书的时候看到了set.seed()这么个function，大概知道是怎么个回事，但是不太清楚相关算法的细节，而且以前用random的时候也没有想那么多(计算机是如何产生随机数的，它的算法是怎么样的，只是觉得理所当然，随手拿
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举例子 rnorm(n,mean,sd)该命令可以产生n个均值为mean，方差为sd的随机数，也可以rnorm(n)产生n个服从正态分布的随机数。 每次执行这个命令，都会产生不同的随机数，但是如果你指定了set.seed(100)，那么随机数将被固定，以后你每使用set.seed(100)，得到的都是相同的随机数了，为了就是保证后来人的验证是否正确，括号里的数字可以是任意数字，只是相同数字会得到
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set.seed(123)函数，此函数作用是为了，但你需要使用随机数时，可保证你在执行或者调试后，计算机所创造的随机数保持不变。换句话说，如果使用随机函数rnorm(10)之类的函数，每次执行后，结果都是不一样的，如果再次之前使用set.seed()函数，则会保证测试数据保持一致。“123”表示的种子的序号数，并不是传统意义上的数字，而是作为一种标记，并不参与运算。当然，你也可以取不同的数字，随机...
R语言 set.seed()什么意思
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终于找到了： 搬运自：R语言 set.seed()函数 - junjunang - 博客园 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.s
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02-05 7330
#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))...
R语言，SET.SEED
最新发布
02-10
### 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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