set.seed()用于设定随机数种子，一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列，这个函数的主要目的，是让你的模拟能够可重复出现，因为很多时候我们需要取随机数，但这段代码再跑一次的时候，结果就不一样了，如果需要重复出现同样的模拟结果的话，就可以用set.seed()。在调试程序或者做展示的时候，结果的可重复性是很重要的，所以随机数种子也就很有必要。
也可以简单地理解为括号里的数只是一个编号而已，例如set.seed(100)不应将括号里的数字理解成“一百”，而是应该理解成“编号为一零零的随机数发生”，下一次再模拟可以采用二零零（200）或者一一一（111）等不同的编号即可，编号设定基本可以随意。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「vincent-cy」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/vencent_cy/article/details/50350020
x<-rnorm(10) #随机生成10个随机数
x
[1] 0.3897943 -1.2080762 -0.3636760 -1.6266727 -0.2564784 1.1017795 0.7557815
[8] -0.2382336 0.9874447 0.7413901
x<-rnorm(10) #再次随机生成10个随机数
x
[1] 0.08934727 -0.95494386 -0.19515038 0.92552126 0.48297852 -0.59631064 -2.18528684
[8] -0.67486594 -2.11906119 -1.26519802
set.seed(5) #设定种子
x<-rnorm(10) # 在设定种子的前提下生成10个随机数
x
[1] -0.84085548 1.38435934 -1.25549186 0.07014277 1.71144087 -0.60290798 -0.47216639
[8] -0.63537131 -0.28577363 0.13810822
set.seed(5) # 设定种子
y<-rnorm(10)
y
[1] -0.84085548 1.38435934 -1.25549186 0.07014277 1.71144087 -0.60290798 -0.47216639
[8] -0.63537131 -0.28577363 0.13810822
x == y
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
