在a recent investigation设置函数内的随机种子期间，我遇到了一种奇怪的情况。考虑函数f和g，每个函数设置随机种子，然后执行简单的随机操作:
g <- function(size) { set.seed(1) ; runif(size) }
f <- function(x) { set.seed(2) ; x*runif(length(x)) }
因为每个函数都设置随机种子，所以我希望每个函数在给定相同输入的情况下始终具有相同的返回值。这意味着
f(g(2))应该返回与x <- g(2) ; f(x)相同的东西。令我惊讶的是，情况并非如此:f(g(2))
# [1] 0.1520975 0.3379658
x <- g(2)
f(x)
# [1] 0.04908784 0.26137017
这里发生了什么？
最佳答案
这是双缝R实验的一个示例。当观察到x时，它充当粒子。当未被观察到时，它就像是波浪。看哪
g <- function(size) { set.seed(1) ; runif(size) }
f <- function(x) {set.seed(2) ; x*runif(length(x)) }
f2 <- function(x) {print(x); set.seed(2) ; x*runif(length(x)) }
f(g(2))
# [1] 0.1520975 0.3379658
x <- g(2)
f(x)
# [1] 0.04908784 0.26137017
f2(g(2))
# [1] 0.2655087 0.3721239
# [1] 0.04908784 0.26137017
x <- g(2)
f2(x)
# [1] 0.2655087 0.3721239
# [1] 0.04908784 0.26137017
我只是在开 Jest 。
print强制x。您可以明确地做到这一点f <- function(x) {force(x); set.seed(2) ; x*runif(length(x)) }
x <- g(2)
f(x)
# [1] 0.04908784 0.26137017
但这不是
f(force(g(2)))
# [1] 0.1520975 0.3379658
关于r - f(g(x))在一起或分开时的结果不一致，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/31084234/