随机函数一直是计算机编程中不可或缺的一环，几乎在所有程序中都有体现。它能够输出随机的数字或字符串，通过不同的设置，可以实现不同的效果。在数据模拟中，利用随机函数可以打造出独特的体验，下面我将从以下几方面进行分析，并给出一些实用例子，以期对广大程序员有所启示。

一、随机函数的实现

能够实现随机函数一般有两种方法：一种是利用计算机硬件的噪点，生成真正的随机数，这种方法的优点是生成的随机数具有真正的随机性，随机范围大，但是也存在一定的缺陷，比如生成速度较慢，随机性时常会受到一些限制，不同计算机的噪点源的质量差异导致生成的随机数也有所差异；另一种是伪随机数生成器，这种方法可以通过一定的算法仿真生成随机数，其强度取决于算法的复杂性和优越性，加上一定的随机性种子，可以生成具有高度相似真随机数的序列。通常程序中采用的都是后者，其中最常见的是线性同余法和Mersenne Twister算法。

二、随机函数在数据模拟中的应用

1. 生成随机数据

生成随机数据是随机函数最常见的用途之一。在任何使用数据的场景中，都不可避免的需要随机生成一些数据。比如数据库的测试，我们需要检验数据库在高峰期的负载能力，就需要随机生成一些数据模拟真实用户行为模式，观察数据库在这种情况下的表现。

假设我们要生成一些随机电话号码，我们可以这样：

```python

import random

def generate_phone_number():

pre_number = ["130", "131", "132", "133", "134", "135", "137", "138", "139", "145", "147", "149", "150", "151", "152", "153", "155", "156", "157", "158", "159", "166", "172", "178", "180", "181", "183", "184", "185", "186", "187", "188", "189"]

phone_number = random.choice(pre_number) + ''.join(random.sample("0123456789",8))

return phone_number

```

在这里我们先预设了常见的号段，采用random.choice随机抽取一个号段,再采用random.sample随机采样生成一个8位随机数字即可。

同样的，还可以使用随机函数生成随机时间和日期，随机字符和字符串等等。如果产生的元素是有特定要求的，比如手机号码要求不重复，在生成的时候还要做进一步的判断，避免出现重复。

2. 偏差事件数据模拟

在实际的数据模拟中，为了观察系统或算法对异常事件的响应能力，我们还需要模拟出一些具有特定的偏向性的数据，比如股票数据模型中，模拟出上升趋势或者下降趋势的股价变动情况，或者模拟出特定时间段的股票数据变化。

下面是一个模拟股票价格波动趋势的例子：

```python

import random

def stock_price_iterator(last_price, days, volatility):

high_price = low_price = last_price # 初始化最高价和最低价

factor = volatility / 100.0

for i in range(days):

last_price = random.uniform(last_price * (1 - factor), last_price * (1 + factor)) # 服从均值为last_price方差为volatility的正态分布，生成股票价格

if last_price > high_price:

high_price = last_price # 更新最高价

elif last_price < low_price:

low_price = last_price # 更新最低价

yield (i+1, last_price, high_price, low_price)

```

在这里我们初始化了最后一次交易的价格，通过for循环，生成day天的股票价格。通过前一天的价格，以当前的波动率volatility（percent），用uniform函数生成均以前一天的价格为中心，以前一天价格与volatility上下限构成的正态分布为基础，生成出当天的价格。通过不断迭代，生成出模拟数据，并初始化high_price和low_price变量为生成的第一天股票价格，不断迭代和判断刷新。

3. 随机抽样模拟

在数据分析中，随机抽样是一种常用的分析方法，这种方法可以从总体数据中随机选取少量样本进行分析，从而得到基于样本的推断性结论。

在下面的例子中，我们将使用投骰子的命令式，基于多次随机数操作进行随机抽样。假设我们要抽取100个样本，那么可以这样操作：

```python

import random

def random_sampling(population, sample_size):

sample_list = []

population_size = len(population)

for i in range(sample_size):

random_index = random.randrange(0, population_size) #调用randrange(0, population_size) 函数生成一个随机索引

sample_list.append(population[random_index]) #赋值给样本集列表中

population[random_index], population[population_size - 1] = population[population_size - 1], population[random_index] #为处理重复，取走一个数后，将群体中的这个数用另一个数填充，即交换位置

population_size -= 1 #population自减一

return sample_list

```

在这里生成指定大小，指定属性的样本集，只是需要生成size个随机数，并把这些随机数作为群体中相应的元素的索引。通过迭代这个操作直到生成指定大小的样本集。这里需要注意的是，我们需要在随机抽样时，避免对同一元素进行多次选取，要么删除该元素，要么用另一个元素进行填充，保证抽样的随机性和唯一性。

三、随机函数的小技巧

1. 生成固定随机值

随机函数生成的数字或字符串大多数情况下是随机的，如果两次生成的值相同，那么随机性就没了。这个时候我们想要保证每次生成的数字不同，但是又不希望变数太大，可以使用真随机数生成库，这种库可以使用计算机硬件上的噪音作为熵源来生成随机数，生成随机数的速度更快，但受设备限制，一些设备可能产生出来的随机性比其他设备要差。

比如下面这段代码就是一个根据时间戳生成真正随机数的实例：

```python

import random

import time

random.seed(time.time())

value = random.randint(0,10)

print(value)

```

在这里我们采用 time.time() 作为随机数的生成种子，以此保证生成的随机数是相对固定的。

2. 模拟真实行为

在许多应用场景中，随机函数的主要目的是模拟真实的行为和过程。比如在游戏程序中，我们希望生成具有真实性的游戏角色，这就需要更加复杂的随机算法。

比如下面这个基于历史数据的人性化行动的实例，即生成具有历史行为的人物动作：

```python

import random

actions = ["跳舞", "唱歌", "射箭", "喝水", "游泳", "绘画", "骑马", "射击"]

weighted_actions = random.choices(actions, weights=[20, 25, 10, 15, 18, 5, 4, 3], k=100)

for action in weighted_actions:

print(action)

```

在这里我们生成一个菜单actions，加上一个权重列表weights，即不同行为发生的概率不同，最终生成100次行为记录，并输出。

3. 调整随机性和可重复性

有时我们需要在生成随机数据时保持一定的随机性但同时又有可重复性，这就需要我们要在随机函数里加入算法种子。

比如我们生成一个具有重复性的随机整数序列：

```python

import random

random.seed(a=42)

int_list = [random.randint(1,10) for i in range(10)]

print(int_list)

```

在这里，通过添加随机数的种子a=42，可以生成相对固定的，带有随机性的随机数。这种方法可以用于模拟测试场景时，需要保持根据严谨原则，必须使测试结果可重复可验证的情况。

四、总结

随机函数是程序设计中的基础组成部分，它能够生成随机的数字或字符串，通过不同的设置，可以实现不同的效果，并在模拟真实行为和重复可验证性等方面发挥着重要的作用。在实际使用中，程序员需要具备对随机函数的理解和运用，才能更好的处理工作中出现的各种数据模拟问题。