除了产生不正确的结果之外，科学编程中最令人担忧的事情之一就是无法重现生成的结果。哪些最佳实践有助于确保您的分析具有可重复性？
- 在线发布原始原始数据并免费提供下载。
- 使代码库开源并可在线下载。
- 如果在优化中使用随机化，则重复优化多次，选择结果的最佳值或使用固定的随机种子，以便重复相同的结果。
- 在执行分析之前，您应该将数据分为“训练/分析”数据集和“测试/验证”数据集。对“训练”数据集进行分析，并确保您获得的结果仍然适用于“验证”数据集，以确保您的分析实际上是可概括的，而不是简单地记住相关数据集的特殊性。
前两点非常重要，因为提供数据集可以让其他人对相同的数据执行自己的分析，这会增加您对自己分析的有效性的信心。此外，使数据集在线可用 - 特别是如果您使用链接数据格式 - 使得爬虫可以将您的数据集与其他数据集聚合，从而能够使用更大的数据集进行分析......在许多类型的研究中，样本大小有时太小而无法对结果充满信心......但是共享数据集可以构建非常大的数据集。或者，有人可以使用您的数据集来验证他们对其他数据集执行的分析。
此外，使您的代码开源可以让您的同行审查代码和过程。通常，此类审查会导致缺陷的发现或额外优化和改进的可能性。最重要的是，它允许其他研究人员改进您的方法，而不必从头开始实施您已经完成的所有操作。当研究可以专注于改进而不是重新发明轮子时，它会极大地加快研究的步伐。
至于随机化......许多算法依赖随机化来实现其结果。随机方法和蒙特卡罗方法非常常见，虽然它们已被证明在某些情况下是收敛的，但仍然有可能得到不同的结果。确保获得相同结果的方法是在代码中创建一个循环，该循环调用计算固定次数，并选择最佳结果。如果您使用足够多的重复，您可以期望找到全局或接近全局的最优值，而不是陷入局部最优值。另一种可能性是使用预定的种子，尽管恕我直言，这不是一个好的方法，因为您可以选择一个导致您陷入局部最优的种子。此外，无法保证不同平台上的随机数生成器将为该种子值生成相同的结果。
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