如何在Python中设置随机种子以获取重复的data.sample采样结果？

• 你犯了一个常见的小错误：R里设置随机种子的函数是set.seed()，不是random.seed()（那是Python的写法）。
• 正确的操作逻辑是：每次抽取样本前都要重新设置同一个种子，这样才能得到完全相同的样本。
• 示例代码：

# 第一次抽取样本
set.seed(10)
sample1 <- data.sample(n = 1000)

# 第二次抽取完全相同的样本
set.seed(10)
sample2 <- data.sample(n = 1000)

# 可以用这行代码验证两个样本是否一致
all.equal(sample1, sample2)

• 补充说明：set.seed()是用来初始化随机数生成器的，只要每次调用sample()前用同一个种子值初始化，生成的随机序列就会完全一致。如果只设置一次种子，第二次调用sample()会接着上次的序列生成新结果，所以必须每次抽取前都重新设置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Programming Noob