我正在使用arange函數來定義我的for循環迭代并獲得意外結果。i = arange(7.8,8.4,0.05)print i滿足以下條件：[ 7.8 7.85 7.9 7.95 8. 8.05 8.1 8.15 8.2 8.25 8.3 8.35 8.4 ]仍使用8.35的停止值，如下所示i = arange(7.8,8.35,0.05)產生以下[ 7.8 7.85 7.9 7.95 8. 8.05 8.1 8.15 8.2 8.25 8.3 ]但是我希望我的射程結束于8.35！我知道我可以使用> 8.35和<8.4的止損值來獲得我的結果，但是為什么它與眾不同并且在我看來不一致？編輯：我正在使用2.7版
3 回答
一只萌萌小番薯
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也許這與浮點數的限制有關。由于機器的精度，不可能將所有可能的值完美地存儲為浮點數。例如：
>>> 8.4
8.4000000000000004
>>> 8.35
8.3499999999999996
因此，作為浮點數的8.4略大于8.4的實際值，而作為浮點數的8.35則稍小一點。
MMTTMM
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我猜想您正在看到浮點取整的效果。
numpy.arange與python的功能相同range：它不包含“端點”。（例如range(0, 4, 2)將[0,2]代替[0,2,4]）
但是，對于浮點步長，舍入誤差會累積，有時最后一個值實際上會包括端點。
如文檔中所述arange：
當使用非整數步驟（例如0.1）時，結果通常將不一致。最好在linspace這些情況下使用。
numpy.linspace在起點和終點之間生成指定數量的點。順便說一句，默認情況下確實包含端點。
楊__羊羊
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范圍函數的幫助說
For floating point arguments, the length of the result is
``ceil((stop - start)/step)``. Because of floating point overflow,
this rule may result in the last element of `out` being greater
than `stop`.
對于python 2.7，現在在大多數平臺上都可以正確舍入浮點數和字符串之間的轉換。
在2.7中
>>> float(repr(2.3))
2.3
在2.6中
>>> float(repr(2.3))
2.2999999999999998
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