请问R语言怎么设置全局随机数种子？
同一个脚本要产生很多组随机数，怎么保证所有的随机数来自同一组种子？
set.seed只能保证产生的第一组随机数可复现，但再产生第二组时随机数就不同了

不会吧， 可以验证一下， 只要把随机种子设置了以后，后面产生的随机数应该是一样的,比如

rm(list = ls())
set.seed(10)
x = rnorm(10)
y = runif(10,1,4)

x1 = rnorm(10)

    写个函数放进去，这样你只需要在参数里定义一次即可。不过函数内部仍然是每组随机数前面都要设置随机数种子。

    gen_random = function(s = 1024) {
  set.seed(s)
  x = rnorm(10)
  
  set.seed(s)
  y = runif(10, 1, 4)
  
  list(x = x, y = y)
}

      zaq
      这样肯定是不行的喔，种子数只能保证一次随机数复现。比如这里的X和X1是不一样的。
      rm(list = ls())

      set.seed(10)
      x = rnorm(10)
      y = runif(10,1,4)
      x1 = rnorm(10)
      x
      [1] 0.01874617 -0.18425254 -1.37133055 -0.59916772 0.29454513 0.38979430
      [7] -1.20807618 -0.36367602 -1.62667268 -0.25647839
      x1
      [1] 0.08934727 -0.95494386 -0.19515038 0.92552126 0.48297852 -0.59631064
      [7] -2.18528684 -0.67486594 -2.11906119 -1.26519802

      • zaq 回复了此帖

          chuxinyuan

          谢谢呀我试过这样，但是有没有办法减少写set.seed()这个语句的次数呢。就比如说我只写一次set.seed()就可以保证所有的随机数都来自同一组种子

            xiaohangzi 我又没说 x1 和 x 一样，我只想说，你运行多次，这产生的随机数都是一样的

              我记得随机种子一旦设定了， 后面的随机数都是固定的，因为计算机中的随机数都是伪随机数。eg：

              rm(list = ls())
set.seed(10)
x = rnorm(10)
y = runif(10,1,4)

x1 = rnorm(10)

gen_random = function() {
  x = rnorm(10)
  y = runif(10, 1, 4)
  
  list(x = x, y = y)
}
(k1 = gen_random())
(k2 = gen_random())

              只要你运行上述代码，得到的结果必定如下(下面的 变量名都是独立的，没有任何关系)：

              > (x = rnorm(10))
 [1]  0.01874617 -0.18425254 -1.37133055 -0.59916772  0.29454513  0.38979430 -1.20807618 -0.36367602
 [9] -1.62667268 -0.25647839
> (y = runif(10,1,4))
 [1] 3.594164 2.846057 3.325330 2.066706 2.217550 3.119941 3.514863 1.718767 3.312315 2.067693
> (x1 = rnorm(10))
 [1]  0.08934727 -0.95494386 -0.19515038  0.92552126  0.48297852 -0.59631064 -2.18528684 -0.67486594
 [9] -2.11906119 -1.26519802
> (k1 = gen_random())
$x
 [1] -0.37366156 -0.68755543 -0.87215883 -0.10176101 -0.25378053 -1.85374045 -0.07794607  0.96856634
 [9]  0.18492596 -1.37994358

$y
 [1] 1.226711 2.603280 2.924070 2.577218 1.117844 2.637580 2.118289 3.883907 1.772025 1.623855

> (k2 = gen_random())
$x
 [1]  1.08655140 -0.76254488 -0.82866254  0.83447390 -0.96765199 -0.02881534  0.23252515 -0.30120868
 [9] -0.67761458  0.65522764

$y
 [1] 2.033031 1.183968 2.106939 2.222781 3.743010 3.666116 3.951197 2.431586 3.080525 2.277239

                zaq
                好的呢，我理解啦。我好像没有表述清楚，就是有没有办法保证X和X1是一样的呢。
                除了在每组随机数前面都设置随机数种子。

                  楼主没有描述清楚想要的到底是什么“一致性”导致大家的理解有歧义。对于R而言，随机数产生的时候都是根据种子得到的伪随机数，所以只要一开始的种子确定，后续代码中产生随机数的代码固定，那么整个流程中的随机数就是可重复的。

                  楼主的实际需求，是想在每次需要用到某一个随机数的生成的时候都能固定住，那么最直接（甚至本质上也就是唯一的做法）就是每次生成前都设定好种子。

                  接下来开始偷懒：

                  如果不想敲这么多次set.seed，那么实际上可以做一个封装，在函数里包含set.seed和实际的生成数据的代码，这样可以减少你写set.seed的次数。另外如果是重复进行生成的话那么考虑并行计算的方式，可以用clusterEvalQ函数确保每个并行线程的起始种子是一致的；又或者你的并行本身是采用fork机制的那么天然的起始种子就是一致的。

                  不过话说回来我还是感觉楼主的需求没有描述清楚，你所谓的希望每次的种子都一致具体来说到底是想实现什么呢？如果是要跑20个个rnorm(100)，还希望每次种子都一致，那干脆直接生成一次，然后复制个20遍就行了？

                    fenguoerbian
                    谢谢楼主的耐心解答，确实是我没有表述清楚需求，我下次注意。我想生成的随机变量来自不同的分布，例如epsilon<-rnorm(n,0,1)，X1<-runif(n,0,1)，X23<-mvrnorm(n,rep(0,2),matrix(c(1,0.5,0.5,1),2,2))，我想保证的是epsilon，X1，X23这几个变量的结果可复现。目前我的做法是在每一次生成随机数时都加上set.seed，但我想的是如果想生成的随机变量很多个，如何减少写set.seed次数。
                    `> seednum<-666

                    set.seed(seednum);epsilon<-rnorm(n,0,1)
                    set.seed(seednum);X1<-runif(n,0,1);
                    set.seed(seednum);X23<-mvrnorm(n,rep(0,2),matrix(c(1,0.5,0.5,1),2,2))`

                      明白楼主的意思了。

                      其实问题在于要深入理解一下R里set.seed()的工作原理：想象一个预先生成的随机序列，随机数生成器每次从这个序列头部开始，顺次读取随机数，并输出指定分布的随机数。set.seed()设定种子决定了所取头部的位置。

                      此时多个随机数函数顺次执行，生成的多个随机数向量是可重复的。

                      但是改变随机数函数执行顺序之后，随机数元序列顺序有变化，导致生成的随机数序列也不同

                      比较直观的例子如下， 经过尝试，rnorm生成随机数要消耗两个“元随机数”， runif消耗一个。

                      生成6个rnorm和12个runif之后， 新生成的runif(2,0,1) 就一样了。

                      set.seed(123)

rnorm(6,0,1)
#> [1] -0.56047565 -0.23017749  1.55870831  0.07050839  0.12928774  1.71506499
runif(2,0,1)
#> [1] 0.6775706 0.5726334


set.seed(123)


runif(12,0,1)
#>  [1] 0.2875775 0.7883051 0.4089769 0.8830174 0.9404673 0.0455565 0.5281055
#>  [8] 0.8924190 0.5514350 0.4566147 0.9568333 0.4533342
runif(2,0,1)
#> [1] 0.6775706 0.5726334

                      <sup>Created on 2022-06-14 by the reprex package (v2.0.1)</sup>