np.arange 中的行为不一致？

Question

当我跑步时：import numpy as np np.arange(14.1,15.1,0.1)我得到：array([14.1, 14.2, 14.3, 14.4, 14.5, 14.6, 14.7, 14.8, 14.9, 15. ])但是当我跑步时：np.arange(15.1,16.1,0.1)我得到：array([15.1, 15.2, 15.3, 15.4, 15.5, 15.6, 15.7, 15.8, 15.9, 16. , 16.1])失踪是15.1怎么回事？为什么在一种情况下输出显示最终数字而在另一种情况下不显示？我已经阅读了关于numpy-arange的文档。它声明“间隔不包括停止值，除非在某些情况下步长不是整数并且浮点舍入会影响输出的长度。”我的问题是： 如何让代码表现一致？我正在遍历成对数字列表（例如 4 和 15，或 44.2 和 46.4），对于每一对，我想创建一个列表，两对之间的步长为 0.1（例如 4 和 4.5 将是：4.1、4.2、 4.3、4.4、4.5）。但重要的是代码行为一致。

Answer 1

这是由于浮点精度。查看浮点数的实际十进制表示而不进行任何舍入将使它更清楚：

15.1%1

# 0.09999999999999964

16.1%1

# 0.10000000000000142

请注意，就像 python 一样range，np.arange不包括end在创建的范围内，因此除非浮点错误导致值大于end范围中的步长，否则它不会被包括在内。这是第一个的情况float，它的小数部分小于0.1。

文档确实建议np.linspace在使用非整数步骤时使用，因为结果可能不一致，正是出于上述原因。此外，它还包含一个endpoint参数，允许您执行以下操作：

np.linspace(14.1,15.1, 11, endpoint=True)

# array([14.1, 14.2, 14.3, 14.4, 14.5, 14.6, 14.7, 14.8, 14.9, 15. , 15.1])

而且，正如@divakar 所建议的那样，概括地说，您可以设置num为：

start = 14.1

stop = 15.1

step = 0.1

num = 1+int((stop-start)/step)

np.linspace(start, stop, num, endpoint=True)

# array([14.1, 14.2, 14.3, 14.4, 14.5, 14.6, 14.7, 14.8, 14.9, 15. , 15.1])