避免四舍五入问题的技巧是使用一个单独的数字在范围内移动，该数字在开始前半步开始。

# floating point range
def frange(a, b, stp=1.0):
  i = a+stp/2.0
  while i<b:
    yield a
    a += stp
    i += stp

另外,numpy。可以使用Arange。

最佳解决方案:没有舍入误差

>>> step = .1
>>> N = 10     # number of data points
>>> [ x / pow(step, -1) for x in range(0, N + 1) ]

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

或者，对于一组范围而不是一组数据点(例如，连续函数)，使用:

>>> step = .1
>>> rnge = 1     # NOTE range = 1, i.e. span of data points
>>> N = int(rnge / step
>>> [ x / pow(step,-1) for x in range(0, N + 1) ]

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

实现一个函数:将x / pow(step， -1)替换为f(x / pow(step， -1))，并定义f。 例如:

>>> import math
>>> def f(x):
        return math.sin(x)

>>> step = .1
>>> rnge = 1     # NOTE range = 1, i.e. span of data points
>>> N = int(rnge / step)
>>> [ f( x / pow(step,-1) ) for x in range(0, N + 1) ]

[0.0, 0.09983341664682815, 0.19866933079506122, 0.29552020666133955, 0.3894183423086505, 
 0.479425538604203, 0.5646424733950354, 0.644217687237691, 0.7173560908995228,
 0.7833269096274834, 0.8414709848078965]

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。

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]

如果你经常这样做，你可能想保存生成的列表r

r=map(lambda x: x/10.0,range(0,10))
for i in r:
    print i

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