Question

在下面的代码中。我得到x1的预期结果

import numpy as np 
x1 = np.arange(0.5, 10.4, 0.8)
print(x1)
[ 0.5  1.3  2.1  2.9  3.7  4.5  5.3  6.1  6.9  7.7  8.5  9.3 10.1]

但是在下面的代码中，当我设置dtype = int时，为什么x2的结果不是[ 0 1 2 2 3 4 5 6 6 7 8 9 10]而我却得到x2的值为[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]，其中最后一个值12超过了最终值10.4。请说明我对此的概念。

import numpy as np 
x2 = np.arange(0.5, 10.4, 0.8, dtype=int)
print(x2)
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]

Answer 1

根据文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy1.15.0/reference/generated/numpy.arange.html

停止：编号   间隔结束。该间隔不包含该值，除非在某些情况下，step不是整数，并且浮点舍入会影响out的长度。

arange：ndarray   均匀间隔的值的数组。
  对于浮点参数，结果的长度为ceil（（stop-start）/ step）。由于浮点溢出，此规则可能导致out的最后一个元素大于止损。

所以这里的最后一个元素将是

In [33]: np.ceil((10.4-0.5)/0.8)                                                
Out[33]: 13.0

因此，在np.arange(0.5, 10.4, 0.8, dtype=int)的情况下，我们看到过冲至12，因为在上述情况下为stop=13，默认值为0，

因此我们观察到的输出是

In [35]: np.arange(0.5, 10.4, 0.8, dtype=int)                                   
Out[35]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])

因此，生成整数范围的更好方法是使用整数参数，如下所示：

In [25]: np.arange(0, 11, 1)                                                    
Out[25]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

numpy dtype = int

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