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

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

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)) # []

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。

[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]

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。