r - 修复整个 session 的 set.seed

Question

我正在使用 R 用蒙特卡罗过程构建基于代理的模型。这意味着我得到了许多使用某种随机引擎的函数。为了获得可重复的结果，我必须修复种子。但是，据我所知，我必须在每次随机抽取或抽样之前设置种子。这是一个真正的颈部疼痛。有没有办法修复种子？

set.seed(123)
print(sample(1:10,3))
# [1] 3 8 4
print(sample(1:10,3))
# [1]  9 10  1
set.seed(123)
print(sample(1:10,3))
# [1] 3 8 4

Answer 1

有多种选择，具体取决于您的具体需求。我怀疑第一个选项，最简单的还不够，但我的第二个和第三个选项可能更合适，第三个选项最容易自动化。

选项1

如果您事先知道使用/创建随机数的函数将始终绘制相同的数字，并且您不重新排序函数调用或在现有调用之间插入新调用，那么您需要做的就是设置一次种子。实际上，您可能不想继续重置种子，因为您只会继续为每个函数调用获取相同的随机数集。

例如:

> set.seed(1)
> sample(10)
 [1]  3  4  5  7  2  8  9  6 10  1
> sample(10)
 [1]  3  2  6 10  5  7  8  4  1  9
> 
> ## second time round
> set.seed(1)
> sample(10)
 [1]  3  4  5  7  2  8  9  6 10  1
> sample(10)
 [1]  3  2  6 10  5  7  8  4  1  9

选项 2

如果你真的想确保一个函数使用相同的种子并且你只想设置它一次，请将种子作为参数传递:

foo <- function(...., seed) {
  ## set the seed
  if (!missing(seed)) 
    set.seed(seed) 
  ## do other stuff
  ....
}

my.seed <- 42
bar <- foo(...., seed = my.seed)
fbar <- foo(...., seed = my.seed)

(其中 .... 表示函数的其他参数；这是伪代码)。

选项 3

如果您想更加自动化，那么您可以滥用 options机制，如果您只是在脚本中执行此操作，这很好(对于包，您应该使用自己的选项对象)。然后您的函数可以查找此选项。例如。

foo <- function() {
  if (!is.null(seed <- getOption("myseed")))
    set.seed(seed)
  sample(10)
}

然后在使用中我们有:

> getOption("myseed")
NULL
> foo()
 [1]  1  2  9  4  8  7 10  6  3  5
> foo()
 [1]  6  2  3  5  7  8  1  4 10  9
> options(myseed = 42)
> foo()
 [1] 10  9  3  6  4  8  5  1  2  7
> foo()
 [1] 10  9  3  6  4  8  5  1  2  7
> foo()
 [1] 10  9  3  6  4  8  5  1  2  7
> foo()
 [1] 10  9  3  6  4  8  5  1  2  7