我的答案与使用map()的其他人类似，不需要NumPy，也不使用lambda(尽管您可以)。以dt为单位获取从0.0到t_max的浮点值列表:

def xdt(n):
    return dt*float(n)
tlist  = map(xdt, range(int(t_max/dt)+1))

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。

这里的许多解决方案在Python 3.6中仍然存在浮点错误，并没有完全满足我个人的需求。

下面的函数接受整数或浮点数，不需要导入，也不返回浮点错误。

def frange(x, y, step):
    if int(x + y + step) == (x + y + step):
        r = list(range(int(x), int(y), int(step)))
    else:
        f = 10 ** (len(str(step)) - str(step).find('.') - 1)
        rf = list(range(int(x * f), int(y * f), int(step * f)))
        r = [i / f for i in rf]

    return r

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)。

f = lambda x,y,z: (x+i*z for i in range(int((y-x)/z)))

上面不需要借助任何库就可以做分数步。

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]