你应该听说过，应用Python，可以让你处理一天的重复工作量，缩短到几分钟甚至更短。
从此解放上班时间，研究更多更有效率的工作方法。进一步提升工作效率，让工作更出彩。
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Python在提升工作效率方面大放异彩，比如之前写过的【干货】用Python每天定时发送监控邮件、用Python爬取京东评论做个参考等。
本文和你一起探索Python常用函数合集，让你以最短的时间明白这些函数的原理。
也可以利用碎片化的时间巩固这些函数，让你在处理工作过程中更高效。
range函数的定义
range函数实例
random.randint函数的定义
random.randint函数实例
clip函数的定义
clip函数实例
range函数的作用是生成一个起始值为start，终值不超过stop，步长为step的等差数列。range函数的基本调用语法如下：
range(start, stop[, step])stop：数组的上限，生成不超过该值的等差数列。
step：步长，可省略，默认值为1，即数组中前后两个数的差值。
例1：省略起始值start和步长step
for i in range(6):print(i)
得到结果：
012345
可以发现range函数可以省略初始值start（默认值为0）和步长step（默认值为1），并取默认值生成等差数列。
例2：设置初始值、终值和步长
for i in range(5, 16, 2):print(i)
得到结果：
579111315
可以发现range函数生成了一个初始值为5，终值不超过16（最大化），步长为2的等差数列。
random.randint函数是numpy库中的，通常需要先加载numpy库，再调用该函数。函数的基本调用语法如下：
import numpy as npnp.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)
low：随机生成的数要大于等于该值。
high：随机生成的数要小于该值。
size：控制随机数的尺寸，省略时默认输出单个整数。
random.randint函数的作用是返回一个随机整型数或整型数组或整型数据框。
范围从low(含)到high(不含)，即[low, high)。
如果未写参数high的值，则数据范围为[0, low)。
例1：随机生成5个[0, 6)之间的整数
for i in range(5):print(np.random.randint(6))
得到结果：
01514
可以发现random.randint函数中若只有一个数，则生成一个数据范围为[0, 该数)的整数。
例2：随机生成[-2, 9)之间1维数组
np.random.randint(-2, 9, (1,6))得到结果：
array([[ 6, 0, 6, -1, -2, 2]])可以发现random.randint函数中的size取值可以控制数据的维度。
第一个数指数据的行数，第二个数指数据的列数。例2生成一个1行6列的数组。
例3：随机生成[5, 10)之间的3行5列数据框
np.random.randint(5, 10, (3, 5))得到结果：
array([[6, 8, 8, 5, 8],[6, 9, 9, 7, 9],[9, 7, 7, 7, 8]])
可以发现random.randint函数中的size取值可以控制数据的维度。
五、clip函数的定义
clip函数是numpy库中的，通常需要先加载numpy库，再调用该函数。clip函数的基本调用语法如下：
import numpy as npnp.clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs)
a：数组或数据框。
a_min：下界，区间的最小值，a中比a_min小的数都会强制变成a_min。
a_max：上界，区间的最大值，a中比a_max大的数都会强制变成a_max。
out：可以指定输出矩阵的对象，shape与a相同。
该函数的作用是将a中的所有数限定到a_min和a_max这个区间中，超出这个区间的值都被截断设置成界限值。
例1：把数组中的值应用clip函数进行截取
a = np.array(range(1, 10))a_min = 3a_max = 8print(a)print('======compare======')print(np.clip(a, a_min, a_max))
得到结果：
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]======compare======[3 3 3 4 5 6 7 8 8]
例2：把数据框中的值应用clip函数进行截取
a = np.random.randint(20, 50, (4, 4))a_min = 30a_max = 40print(a)print('====compare====')print(np.clip(a, a_min, a_max))
得到结果：
[][][][]]====compare====[][][][]]
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原文作者：阿黎逸阳的代码；如有侵权，请联系管理员删除。
