我如何在0和1之间迭代0.1步?
这表示step参数不能为零:
for i in range(0, 1, 0.1):
print(i)
我如何在0和1之间迭代0.1步?
这表示step参数不能为零:
for i in range(0, 1, 0.1):
print(i)
当前回答
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))
其他回答
More_itertools是一个第三方库,它实现了numeric_range工具:
import more_itertools as mit
for x in mit.numeric_range(0, 1, 0.1):
print("{:.1f}".format(x))
输出
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
这个工具也适用于十进制和分数。
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])
我的解决方案:
def seq(start, stop, step=1, digit=0):
x = float(start)
v = []
while x <= stop:
v.append(round(x,digit))
x += step
return v
[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]