Question

我试图通过两个输入参数用def floored_percentage(val): return f"{floor(val*100)}%"创建两个列表，我想将它们传递到通过numpy.arange初始化为3x3矩阵的数组中。问题在于该通行证仅适用于0.1，并且我看不到我做错了什么。我的代码：

np.zeros

在控制台上创建以下输出：

import numpy as np
from time import sleep

def Stabilizer(px,pz):
    ss = 0.05
    #initialize an array for data aquisition: 1st row is for countrate, 2nd and 3rd row for x and z values in V
    values_x = np.zeros((3,3), dtype=float)
    values_z = np.zeros((3,3), dtype=float)
    sleep(5)
    values_x[2] = pz
    values_z[1] = px
    x_range = np.arange(px-ss, px+ss,ss)
    z_range = np.arange(pz-ss, pz+ss,ss)
    print(x_range)
    print(z_range)
    values_x[1] = x_range
    values_z[2] = z_range
    for i,x_value in enumerate(x_range):
        #change_pos(x_channel, x_value)
        sleep(1)
        start = 1000
        stop = 1+i
        countrate = stop - start
        values_x[0,i] = countrate
        print(x_value)
    print(values_x)

Stabilizer(0.1,0.2)

从理论上讲，函数Traceback (most recent call last): File "C:/Users/x/PycharmProjects/NV_centre/test.py", line 46, in <module> Stabilizer(0.1,0.2) File "C:/Users/x/PycharmProjects/NV_centre/test.py", line 35, in Stabilizer values_z[2] = z_range ValueError: could not broadcast input array from shape (2) into shape (3) [0.05 0.1 0.15] [0.15 0.2 ]创建一个具有输出[0.05 0.1]的列表。当我在理论上使用np.arange(px-ss, px+ss,ss)时，输出为[0.05 0.1 0.15]，但输出为[0.05 0.1 0.15 0.2]。对于np.arange(px-ss, px+2*ss,ss)，输出为[0.15 0.2 0.25]，这是正确的。我不明白为什么会出现这种差异，因为两个列表都是以相同的方式创建的。

Answer 1

使用非整数步（使用0.05）时，numpy.arange的结果不一致。相反，使用numpy.linspace会得到更一致的结果。

ref：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

Answer 2

np.arange()不适用于浮点数，因为浮点运算具有舍入错误。 Refer this for more details.

在这种情况下，最好使用np.linspace()。因此，将以下行更改为：

x_range = np.linspace(px-ss, px+ss,3)
z_range = np.linspace(pz-ss, pz+ss,3)

这可以正常工作。

Answer 3

这是我能想到的最佳解决方案：

x_range = [round(i, 2) for i in np.arange(px-ss, px+2*ss,ss) if i<px+2*ss]

如何解决numpy.arange无法正常工作的问题？

3 个答案: