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))

令人惊讶的是，在Python 3文档中还没有人提到推荐的解决方案:

参见: linspace菜谱展示了如何实现适用于浮点应用程序的惰性版本的range。

一旦定义，recipe就很容易使用，不需要numpy或任何其他外部库，只需要numpy.linspace()这样的函数。注意，第三个num参数指定所需值的数量，而不是step参数，例如:

print(linspace(0, 10, 5))
# linspace(0, 10, 5)
print(list(linspace(0, 10, 5)))
# [0.0, 2.5, 5.0, 7.5, 10]

下面我引用了Andrew Barnert的完整Python 3配方的修改版本:

import collections.abc
import numbers

class linspace(collections.abc.Sequence):
    """linspace(start, stop, num) -> linspace object

    Return a virtual sequence of num numbers from start to stop (inclusive).

    If you need a half-open range, use linspace(start, stop, num+1)[:-1].
    """
    def __init__(self, start, stop, num):
        if not isinstance(num, numbers.Integral) or num <= 1:
            raise ValueError('num must be an integer > 1')
        self.start, self.stop, self.num = start, stop, num
        self.step = (stop-start)/(num-1)
    def __len__(self):
        return self.num
    def __getitem__(self, i):
        if isinstance(i, slice):
            return [self[x] for x in range(*i.indices(len(self)))]
        if i < 0:
            i = self.num + i
        if i >= self.num:
            raise IndexError('linspace object index out of range')
        if i == self.num-1:
            return self.stop
        return self.start + i*self.step
    def __repr__(self):
        return '{}({}, {}, {})'.format(type(self).__name__,
                                       self.start, self.stop, self.num)
    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(other, linspace):
            return False
        return ((self.start, self.stop, self.num) ==
                (other.start, other.stop, other.num))
    def __ne__(self, other):
        return not self==other
    def __hash__(self):
        return hash((type(self), self.start, self.stop, self.num))

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]

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

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。

[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]