Question

我正在使用arange函数来定义我的for循环迭代并获得意想不到的结果。

i = arange(7.8,8.4,0.05)
print i

表示以下内容：

[ 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 ]

使用8.35的停止值如下

i = arange(7.8,8.35,0.05)

产生以下

[ 7.8   7.85  7.9   7.95  8.    8.05  8.1   8.15  8.2   8.25  8.3 ]

但我希望我的范围在8.35结束！我知道我可以使用＆gt;的停止值8.35和＆lt; 8.4实现我的结果，但为什么它不同而且在我看来，不一致？

编辑：我使用的是2.7版

Answer 1

我猜你正在看到浮点舍入的影响。

numpy.arange与python的range做同样的事情：它不包括“端点”。（例如range(0, 4, 2)将产生[0,2]而不是[0,2,4]）

但是，对于浮点步骤，舍入错误会累积，有时最后一个值实际上会包含端点。

正如arange的文档中所述：

使用非整数步骤（例如0.1）时，结果通常不会始终如一。对这些案例最好使用linspace。

numpy.linspace在起点和终点之间生成指定数量的点。顺便提一下，它默认包含端点。

Answer 2

也许它与浮点数的限制有关。由于机器精度，不可能将每个可想到的值完美地存储为浮点。例如：

>>> 8.4
8.4000000000000004
>>> 8.35
8.3499999999999996

因此，8.4作为浮点略大于实际值8.4，而作为浮点的8.35稍微小一些。

Answer 3

arange函数的帮助说

    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`.

对于python 2.7，浮点数和字符串之间的转换现在可以在大多数平台上正确舍入。

在2.7

>>> float(repr(2.3))
2.3

in 2.6

>>> float(repr(2.3))
2.2999999999999998

Answer 4

我遇到了同样的问题，我用numpy.arange实现了自己的函数来纠正这个舍入问题：

import numpy as np
def my_arange(a, b, dr, decimals=6):
    res = [a]
    k = 1
    while res[-1] < b:
        tmp = round(a + k*dr,decimals)
        if tmp > b:
            break   
        res.append(tmp)
        k+=1

    return np.asarray(res)

Answer 5

向端点添加一点校正器浮点数：

import numpy as np

step = 0.05
corr = 0.01 if step == 0.05 else 0.0

i = np.arange(7.8,8.35+corr,step)
print(i)

输出：

$ python a.py [7.8 7.85 7.9 7.95 8. 8.05 8.1 8.15 8.2 8.25 8.3 8.35]

python numpy意外结果

5 个答案: