Question

我理解set.seed()做什么以及什么时候可以使用它，但我仍然有很多关于这个功能的问题。以下是一些：

如果您在会话中早些时候调过set.seed()，是否可以将set.seed()“重置”为“更随机”的内容？这甚至是必要的吗？
是否可以查看R当前正在使用的种子？
有没有办法让set.seed()允许使用字母数字种子，就可以在random.org输入它们（确保您处于高级模式，并查看表单的“第3部分”）明白我的意思）？

Answer 1

只是为了好玩：

set.seed.alpha <- function(x) {
  require("digest")
  hexval <- paste0("0x",digest(x,"crc32"))
  intval <- type.convert(hexval) %% .Machine$integer.max
  set.seed(intval)
}

所以你可以这样做：

set.seed.alpha("hello world")

（实际上x可以是任何R对象，而不仅仅是字母数字字符串）

Answer 2

如果你将种子设置为类似时间纪元的最终数字，那么这是可能的，但实际上没有必要。 PRNG的预期用途是在会话开始时设置一次种子，并使用从中生成的连续变量。做不同的事情，你不能享受R RNG所拥有的各种良好的理论和经验属性。

但我不确定你是否真的理解set.seed的目的。这并不是真的有你得到'更随机'的数字。如果您正在进行R PRNG不足的某种应用程序（例如，如果您需要加密随机性），您也可以通过某种替代方法生成所有随机数并直接使用它们。 set.seed的真正目的是使用RNG在结果中产生可重复性。如果使用相同的随机数生成序列开始相同的分析，并将种子设置为相同的值，则始终会得到相同的结果。这有助于调试，也有助于其他人查看结果。

要使用纪元时间，请执行

之类的操作

t <- as.numeric(Sys.time())
seed <- 1e8 * (t - floor(t))
set.seed(seed); print(seed)

Answer 3

对于你的问题3，char2seed包中有TeachingDemos函数，它将采用字符串（alhpa数字）并将其转换为整数，默认使用它来设置新种子。这个想法是学生可以使用他们的名字（或名称的某些组合/子集）作为种子，这样每个学生都可以获得不同的数据集，但教师可以复制每个学生的数据集。

Answer 4

要获得2的答案，请先查看帮助页?RNGkind。

要查找正在使用的RNG类型：

RNGkind()
# [1] "Mersenne-Twister" "Inversion"

Mersenne Twister是默认设置。

从帮助页面：

'“Mersenne-Twister”：'来自Matsumoto和Nishimura（1998）。一个扭曲的GFSR，周期为2 ^ 19937 - 1，等分布为连续623个维度（整个期间）。该 'seed'是一组624维的32位整数加上a 该集合中的当前位置。

要查找当前使用的种子，您需要先调用随机数生成器。

runif(1, 0, 1)                                                                                                                                                  
# [1] 0.9834062                                                                                                                                                      
.Random.seed
# [Gives a 626 length vector]

拨打set.seed(some_integer)后跟.Random.seed，如果你使用相同的some_integer，它将始终给出相同的626长度向量。换句话说，626长度的向量仅由some_integer决定，当然，假设有一个人正在使用Mersenne Twister。

此外，当然，将set.seed运行到某个固定值将为您提供与其后跟随的随机数例程的相同值。这是实践中的主要用途，以提供可重复性。 E.g。

set.seed(1)
runif(5, 0, 1)
# [1] 0.2655087 0.3721239 0.5728534 0.9082078 0.2016819
rnorm(1, 0, 1)
# [1] 1.272429
set.seed(1)
runif(5, 0, 1)
# [1] 0.2655087 0.3721239 0.5728534 0.9082078 0.2016819
rnorm(1, 0, 1)
# [1] 1.272429

R中的所有基本数字生成器代码都在源代码中的文件src/main/RNG.c中。

它在C中，但很容易理解。

Answer 5

我遇到与问题1相同的问题。然后我想我可以简单地在循环中重置种子：

set.seed(123)
x<- rnorm(10,1,1)
set.seed(null)

这种方式在每个循环结束时，种子被删除了。它对我有用。

关于R中的set.seed（）的问题

5 个答案: