我的版本使用原始的范围函数来创建移位的乘法指标。这允许原始的range函数使用相同的语法。 我做了两个版本，一个使用浮点，一个使用Decimal，因为我发现在某些情况下，我想避免浮点算法引入的舍入漂移。

它与range/xrange中的空集结果一致。

仅向任何一个函数传递一个数值都会将标准范围输出返回到输入参数的整数上限值(因此如果给它5.5，它将返回range(6))。

编辑:下面的代码现在可以在pypi: Franges上作为包使用

## frange.py
from math import ceil
# find best range function available to version (2.7.x / 3.x.x)
try:
    _xrange = xrange
except NameError:
    _xrange = range

def frange(start, stop = None, step = 1):
    """frange generates a set of floating point values over the 
    range [start, stop) with step size step

    frange([start,] stop [, step ])"""

    if stop is None:
        for x in _xrange(int(ceil(start))):
            yield x
    else:
        # create a generator expression for the index values
        indices = (i for i in _xrange(0, int((stop-start)/step)))  
        # yield results
        for i in indices:
            yield start + step*i

## drange.py
import decimal
from math import ceil
# find best range function available to version (2.7.x / 3.x.x)
try:
    _xrange = xrange
except NameError:
    _xrange = range

def drange(start, stop = None, step = 1, precision = None):
    """drange generates a set of Decimal values over the
    range [start, stop) with step size step

    drange([start,] stop, [step [,precision]])"""

    if stop is None:
        for x in _xrange(int(ceil(start))):
            yield x
    else:
        # find precision
        if precision is not None:
            decimal.getcontext().prec = precision
        # convert values to decimals
        start = decimal.Decimal(start)
        stop = decimal.Decimal(stop)
        step = decimal.Decimal(step)
        # create a generator expression for the index values
        indices = (
            i for i in _xrange(
                0, 
                ((stop-start)/step).to_integral_value()
            )
        )  
        # yield results
        for i in indices:
            yield float(start + step*i)

## testranges.py
import frange
import drange
list(frange.frange(0, 2, 0.5)) # [0.0, 0.5, 1.0, 1.5]
list(drange.drange(0, 2, 0.5, precision = 6)) # [0.0, 0.5, 1.0, 1.5]
list(frange.frange(3)) # [0, 1, 2]
list(frange.frange(3.5)) # [0, 1, 2, 3]
list(frange.frange(0,10, -1)) # []

Range()只能处理整数，不能处理浮点数。

使用一个列表推导式来获得一个步骤列表:

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

更一般地说，生成器理解最小化内存分配:

xs = (x * 0.1 for x in range(0, 10))
for x in xs:
    print(x)

与R的seq函数类似，这个函数在给定正确的步长值的情况下以任意顺序返回一个序列。最后一个值等于停止值。

def seq(start, stop, step=1):
    n = int(round((stop - start)/float(step)))
    if n > 1:
        return([start + step*i for i in range(n+1)])
    elif n == 1:
        return([start])
    else:
        return([])

结果

seq(1, 5, 0.5)

[1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0]

seq(10, 0, -1)

[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

seq(10, 0, -2)

[10, 8, 6, 4, 2, 0]

seq(1, 1)

[1]

法兰(开始、停止、精度)

def frange(a,b,i):
    p = 10**i
    sr = a*p
    er = (b*p) + 1
    p = float(p)
    return map(lambda x: x/p, xrange(sr,er))

In >frange(-1,1,1)

Out>[-1.0, -0.9, -0.8, -0.7, -0.6, -0.5, -0.4, -0.3, -0.2, -0.1, 0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]

我的版本使用原始的范围函数来创建移位的乘法指标。这允许原始的range函数使用相同的语法。 我做了两个版本，一个使用浮点，一个使用Decimal，因为我发现在某些情况下，我想避免浮点算法引入的舍入漂移。

它与range/xrange中的空集结果一致。

仅向任何一个函数传递一个数值都会将标准范围输出返回到输入参数的整数上限值(因此如果给它5.5，它将返回range(6))。

编辑:下面的代码现在可以在pypi: Franges上作为包使用

## frange.py
from math import ceil
# find best range function available to version (2.7.x / 3.x.x)
try:
    _xrange = xrange
except NameError:
    _xrange = range

def frange(start, stop = None, step = 1):
    """frange generates a set of floating point values over the 
    range [start, stop) with step size step

    frange([start,] stop [, step ])"""

    if stop is None:
        for x in _xrange(int(ceil(start))):
            yield x
    else:
        # create a generator expression for the index values
        indices = (i for i in _xrange(0, int((stop-start)/step)))  
        # yield results
        for i in indices:
            yield start + step*i

## drange.py
import decimal
from math import ceil
# find best range function available to version (2.7.x / 3.x.x)
try:
    _xrange = xrange
except NameError:
    _xrange = range

def drange(start, stop = None, step = 1, precision = None):
    """drange generates a set of Decimal values over the
    range [start, stop) with step size step

    drange([start,] stop, [step [,precision]])"""

    if stop is None:
        for x in _xrange(int(ceil(start))):
            yield x
    else:
        # find precision
        if precision is not None:
            decimal.getcontext().prec = precision
        # convert values to decimals
        start = decimal.Decimal(start)
        stop = decimal.Decimal(stop)
        step = decimal.Decimal(step)
        # create a generator expression for the index values
        indices = (
            i for i in _xrange(
                0, 
                ((stop-start)/step).to_integral_value()
            )
        )  
        # yield results
        for i in indices:
            yield float(start + step*i)

## testranges.py
import frange
import drange
list(frange.frange(0, 2, 0.5)) # [0.0, 0.5, 1.0, 1.5]
list(drange.drange(0, 2, 0.5, precision = 6)) # [0.0, 0.5, 1.0, 1.5]
list(frange.frange(3)) # [0, 1, 2]
list(frange.frange(3.5)) # [0, 1, 2, 3]
list(frange.frange(0,10, -1)) # []

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])