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
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]
其他回答
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))
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。
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)) # []
scipy有一个内置的函数arange,它泛化了Python的range()构造函数,以满足您对浮点数处理的需求。
从scipy进口安排
import numpy as np
for i in np.arange(0, 1, 0.1):
print i