浮点数的类范围函数
range-like function for floats
我想为浮点数使用内置的范围函数,但显然它不起作用,通过快速研究,我了解到没有内置选项,我需要为此编写我自己的函数。所以我做了:
def fltrange(mini, maxi, step):
lst = []
while mini < maxi:
lst.append(mini)
mini += step
return lst
rang = fltrange(-20.0, 20.1, 0.1)
print(rang)
input()
但这就是我得到的:
result
步长应该只是 0.1000000...,但它大约(有时会改变)0.100000000000001。
提前致谢。
有趣的事实:1/10 不能用浮点数精确表示。您可以获得的最接近的是 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
。打印时最右边的数字通常会被遗漏,但它们仍然存在。这解释了错误的累积,因为您不断向总和添加更多 0.1s。
您可以通过使用乘法而不是累加法来消除一些 不准确(但不是全部):
def fltrange(mini, maxi, step):
lst = []
width = maxi - mini
num_steps = int(width/step)
for i in range(num_steps):
lst.append(mini + i*step)
return lst
rang = fltrange(-20.0, 20.1, 0.1)
print(rang)
结果(为清楚起见,我添加了换行符):
[-20.0, -19.9, -19.8, -19.7, -19.6, -19.5, -19.4, -19.3, -19.2, -19.1,
-19.0, -18.9, -18.8, -18.7, -18.6, -18.5, -18.4, -18.3, -18.2, -18.1,
-18.0, -17.9, -17.8, -17.7, -17.6, -17.5, -17.4, -17.3, -17.2, -17.1,
-17.0, -16.9, -16.8, -16.7, -16.6, -16.5, -16.4, -16.3, -16.2, -16.1,
-16.0, -15.899999999999999, -15.8, -15.7, -15.6, -15.5, -15.399999999999999, -15.3, -15.2, -15.1, -15.0,
...
19.1, 19.200000000000003, 19.300000000000004, 19.400000000000006, 19.5, 19.6, 19.700000000000003, 19.800000000000004, 19.900000000000006, 20.0]
你可以用numpy
。有几个功能可以满足您的需求。
import numpy as np # of course :)
linspace :
np.linspace(1, 10, num=200)
array([ 1. , 1.04522613, 1.09045226, 1.13567839,
1.18090452, 1.22613065, 1.27135678, 1.31658291,
...
9.68341709, 9.72864322, 9.77386935, 9.81909548,
9.86432161, 9.90954774, 9.95477387, 10. ])
arange :
np.arange(1., 10., 0.1)
array([ 1. , 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2. ,
2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3. , 3.1,
...
8.7, 8.8, 8.9, 9. , 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7,
9.8, 9.9])
P.S。但是,从技术上讲,它不是生成器,它是 Python3 中的 range(Python2.x 的 xrange)。
我想为浮点数使用内置的范围函数,但显然它不起作用,通过快速研究,我了解到没有内置选项,我需要为此编写我自己的函数。所以我做了:
def fltrange(mini, maxi, step):
lst = []
while mini < maxi:
lst.append(mini)
mini += step
return lst
rang = fltrange(-20.0, 20.1, 0.1)
print(rang)
input()
但这就是我得到的: result
步长应该只是 0.1000000...,但它大约(有时会改变)0.100000000000001。
提前致谢。
有趣的事实:1/10 不能用浮点数精确表示。您可以获得的最接近的是 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
。打印时最右边的数字通常会被遗漏,但它们仍然存在。这解释了错误的累积,因为您不断向总和添加更多 0.1s。
您可以通过使用乘法而不是累加法来消除一些 不准确(但不是全部):
def fltrange(mini, maxi, step):
lst = []
width = maxi - mini
num_steps = int(width/step)
for i in range(num_steps):
lst.append(mini + i*step)
return lst
rang = fltrange(-20.0, 20.1, 0.1)
print(rang)
结果(为清楚起见,我添加了换行符):
[-20.0, -19.9, -19.8, -19.7, -19.6, -19.5, -19.4, -19.3, -19.2, -19.1,
-19.0, -18.9, -18.8, -18.7, -18.6, -18.5, -18.4, -18.3, -18.2, -18.1,
-18.0, -17.9, -17.8, -17.7, -17.6, -17.5, -17.4, -17.3, -17.2, -17.1,
-17.0, -16.9, -16.8, -16.7, -16.6, -16.5, -16.4, -16.3, -16.2, -16.1,
-16.0, -15.899999999999999, -15.8, -15.7, -15.6, -15.5, -15.399999999999999, -15.3, -15.2, -15.1, -15.0,
...
19.1, 19.200000000000003, 19.300000000000004, 19.400000000000006, 19.5, 19.6, 19.700000000000003, 19.800000000000004, 19.900000000000006, 20.0]
你可以用numpy
。有几个功能可以满足您的需求。
import numpy as np # of course :)
linspace :
np.linspace(1, 10, num=200)
array([ 1. , 1.04522613, 1.09045226, 1.13567839,
1.18090452, 1.22613065, 1.27135678, 1.31658291,
...
9.68341709, 9.72864322, 9.77386935, 9.81909548,
9.86432161, 9.90954774, 9.95477387, 10. ])
arange :
np.arange(1., 10., 0.1)
array([ 1. , 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2. ,
2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3. , 3.1,
...
8.7, 8.8, 8.9, 9. , 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7,
9.8, 9.9])
P.S。但是,从技术上讲,它不是生成器,它是 Python3 中的 range(Python2.x 的 xrange)。