我只是一个初学者，但我有同样的问题，当模拟一些计算。这是我如何试图解决这个问题，这似乎是工作与十进制步骤。

我也很懒，所以我发现很难写我自己的范围函数。

基本上，我所做的就是将xrange(0.0, 1.0, 0.01)更改为xrange(0, 100, 1)，并在循环中使用除100.0。 我也担心，是否会有舍入错误。所以我决定测试一下，是否有。现在我听说，如果一个计算中的0.01不完全是浮点数0.01比较它们应该返回False(如果我错了，请告诉我)。

所以我决定通过运行一个简短的测试来测试我的解决方案是否适用于我的范围:

for d100 in xrange(0, 100, 1):
    d = d100 / 100.0
    fl = float("0.00"[:4 - len(str(d100))] + str(d100))
    print d, "=", fl , d == fl

每一个都输出True。

现在，如果我完全错了，请告诉我。

这是我的解决方案，以获得浮动步长范围。 使用这个函数，不需要导入numpy，也不需要安装它。 我很确定它可以被改进和优化。请随意发表在这里。

from __future__ import division
from math import log

def xfrange(start, stop, step):

    old_start = start #backup this value

    digits = int(round(log(10000, 10)))+1 #get number of digits
    magnitude = 10**digits
    stop = int(magnitude * stop) #convert from 
    step = int(magnitude * step) #0.1 to 10 (e.g.)

    if start == 0:
        start = 10**(digits-1)
    else:
        start = 10**(digits)*start

    data = []   #create array

    #calc number of iterations
    end_loop = int((stop-start)//step)
    if old_start == 0:
        end_loop += 1

    acc = start

    for i in xrange(0, end_loop):
        data.append(acc/magnitude)
        acc += step

    return data

print xfrange(1, 2.1, 0.1)
print xfrange(0, 1.1, 0.1)
print xfrange(-1, 0.1, 0.1)

输出结果为:

[1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0]
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1]
[-1.0, -0.9, -0.8, -0.7, -0.6, -0.5, -0.4, -0.3, -0.2, -0.1, 0.0]

range()内置函数返回一个整数值序列，所以您不能使用它来执行十进制步骤。

我会说使用while循环:

i = 0.0
while i <= 1.0:
    print i
    i += 0.1

如果你好奇的话，Python正在将你的0.1转换为0，这就是为什么它告诉你参数不能为0。

与其直接使用小数点，不如用你想要多少点来表示，这要安全得多。否则，浮点舍入错误很可能会给您一个错误的结果。

使用NumPy库中的linspace函数(它不是标准库的一部分，但相对容易获得)。Linspace需要返回一些点，还允许你指定是否包含正确的端点:

>>> np.linspace(0,1,11)
array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9,  1. ])
>>> np.linspace(0,1,10,endpoint=False)
array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])

如果你真的想使用浮点步长值，可以使用numpy.arange:

>>> import numpy as np
>>> np.arange(0.0, 1.0, 0.1)
array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])

但是浮点舍入错误会导致问题。下面是一个简单的例子，舍入错误导致range生成一个长度为4的数组，而它应该只生成3个数字:

>>> numpy.arange(1, 1.3, 0.1)
array([1. , 1.1, 1.2, 1.3])

在步骤中添加可能出现错误符号的自动更正:

def frange(start,step,stop):
    step *= 2*((stop>start)^(step<0))-1
    return [start+i*step for i in range(int((stop-start)/step))]

scipy有一个内置的函数arange，它泛化了Python的range()构造函数，以满足您对浮点数处理的需求。

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