前言：在很多情況下，我們編程時(shí)經(jīng)常需要生成一組隨機(jī)的數(shù)字，然而，如果一組隨機(jī)數(shù)字可以使程序運(yùn)行成功，但是另一組卻不行的時(shí)候，我們?nèi)绾斡涗浵履苁钩绦虺晒\(yùn)行的那組數(shù)字呢？這便是set.seed()函數(shù)的作用。

舉例：
使用R語言，生成一組隨機(jī)數(shù)字：

> r1 <- rnorm(8) #生成8個(gè)隨機(jī)數(shù)字
> r1
[1] -0.67509798 -0.65516676  1.49228122  0.12893907 -1.00610101 -0.97784519 -1.04227771 -0.04797154
> r2 <- rnorm(8) #再生成一組隨機(jī)數(shù)字
> r2
[1] -0.8493402 -0.6088733  0.2030056 -0.6535025 -0.8949186 -0.5006307  0.2353578 -0.2134360

可以看出，每次生成的隨機(jī)數(shù)字是不完全相同的，如果我想得到可重復(fù)的結(jié)果，就可以用到set.seed()方法：

> set.seed(5000) #種子數(shù)可為隨意整數(shù)
> r1 <- rnorm(8)
> r1
[1] -0.1301591 -1.1406151 -2.1843771  0.7650218 -0.4735296 -0.3980398  1.0382221 -1.0565153

> set.seed(5000) #設(shè)置同樣的種子
> r2 <- rnorm(8)
> r2
[1] -0.1301591 -1.1406151 -2.1843771  0.7650218 -0.4735296 -0.3980398  1.0382221 -1.0565153

說明：
眾所周知，計(jì)算機(jī)并不能產(chǎn)生真正意義的隨機(jī)數(shù)，計(jì)算機(jī)的隨機(jī)功能是使用系統(tǒng)時(shí)鐘來作為種子，如果你要模擬什么的話，每次的隨機(jī)數(shù)都是不一樣的。如果你事先設(shè)置了種子，這樣每次的隨機(jī)數(shù)都是一樣的，便于重現(xiàn)你的研究，也便于其他人檢驗(yàn)?zāi)愕姆治鼋Y(jié)果。舉例中的set.seed(5000)的含義便是而是把種子設(shè)置為5000，而不再使用系統(tǒng)時(shí)鐘。