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)]

在'xrange([start]， stop[， step])'基础上，你可以定义一个生成器，它接受并生成你选择的任何类型(坚持支持+和<的类型):

>>> def drange(start, stop, step):
...     r = start
...     while r < stop:
...         yield r
...         r += step
...         
>>> i0=drange(0.0, 1.0, 0.1)
>>> ["%g" % x for x in i0]
['0', '0.1', '0.2', '0.3', '0.4', '0.5', '0.6', '0.7', '0.8', '0.9', '1']
>>> 

你可以使用这个函数:

def frange(start,end,step):
    return map(lambda x: x*step, range(int(start*1./step),int(end*1./step)))

下面是我的解决方案，它可以很好地使用float_range(- 1,0,0.01)，并且没有浮点表示错误。它不是很快，但工作得很好:

from decimal import Decimal

def get_multiplier(_from, _to, step):
    digits = []
    for number in [_from, _to, step]:
        pre = Decimal(str(number)) % 1
        digit = len(str(pre)) - 2
        digits.append(digit)
    max_digits = max(digits)
    return float(10 ** (max_digits))


def float_range(_from, _to, step, include=False):
    """Generates a range list of floating point values over the Range [start, stop]
       with step size step
       include=True - allows to include right value to if possible
       !! Works fine with floating point representation !!
    """
    mult = get_multiplier(_from, _to, step)
    # print mult
    int_from = int(round(_from * mult))
    int_to = int(round(_to * mult))
    int_step = int(round(step * mult))
    # print int_from,int_to,int_step
    if include:
        result = range(int_from, int_to + int_step, int_step)
        result = [r for r in result if r <= int_to]
    else:
        result = range(int_from, int_to, int_step)
    # print result
    float_result = [r / mult for r in result]
    return float_result


print float_range(-1, 0, 0.01,include=False)

assert float_range(1.01, 2.06, 5.05 % 1, True) ==\
[1.01, 1.06, 1.11, 1.16, 1.21, 1.26, 1.31, 1.36, 1.41, 1.46, 1.51, 1.56, 1.61, 1.66, 1.71, 1.76, 1.81, 1.86, 1.91, 1.96, 2.01, 2.06]

assert float_range(1.01, 2.06, 5.05 % 1, False)==\
[1.01, 1.06, 1.11, 1.16, 1.21, 1.26, 1.31, 1.36, 1.41, 1.46, 1.51, 1.56, 1.61, 1.66, 1.71, 1.76, 1.81, 1.86, 1.91, 1.96, 2.01]

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])

[x * 0.1 for x in range(0, 10)] 

在Python 2.7x中给出的结果为:

[0.0, 0.1, 0.2, 0.30000000000000004, 0.4, 0.5, 0.6000000000000001, 0.7000000000000001, 0.8, 0.9]

但如果你用:

[ round(x * 0.1, 1) for x in range(0, 10)]

给你想要的:

[0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]