我认为NumPy有点过头了。

[p/10 for p in range(0, 10)]
[0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]

一般来说，要做阶跃1/x直到y

x=100
y=2
[p/x for p in range(0, int(x*y))]
[0.0, 0.01, 0.02, 0.03, ..., 1.97, 1.98, 1.99]

(1/x在我测试时产生的舍入噪声更少)。

可以使用Numpy库来完成。Arange()函数允许浮动中的步骤。但是，它返回一个numpy数组，为了方便起见，可以使用tolist()将其转换为列表。

for i in np.arange(0, 1, 0.1).tolist():
   print i

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。

从scipy进口安排

增加循环的i的大小，然后在需要时减少它。

for i * 100 in range(0, 100, 10):
    print i / 100.0

编辑:老实说，我不记得为什么我认为这会在语法上工作

for i in range(0, 11, 1):
    print i / 10.0

这应该有期望的输出。

import numpy as np
for i in np.arange(0, 1, 0.1): 
    print i 

这一行代码不会使代码变得混乱。step参数的符号很重要。

def frange(start, stop, step):
    return [x*step+start for x in range(0,round(abs((stop-start)/step)+0.5001),
        int((stop-start)/step<0)*-2+1)]