使用一系列 numpy
In [22]: np.arange(0.95,0.98,0.01)
Out[22]: array([ 0.95, 0.96, 0.97, 0.98])
正如我所料。但是，当我这样做时
In [23]: np.arange(0.9,1.2,0.1)
Out[23]: array([ 0.9, 1. , 1.1])
我认为它必须这样做：
Out[23]: array([ 0.9, 1. , 1.1, 1.2])
谁能向我解释为什么？
信息：Python 2.7.3（默认，2013 年 4 月 10 日，05:13:16）和 Numpy 1.7.1
实际上，奇怪的行为是您所期望的。从文档：
numpy.arange([start], stop[, step], dtype=None)在给定的间隔内返回均匀间隔的值。
值在半开区间 [start, stop) 内生成（换句话说，包括 start 但不包括 stop 的区间）。
当使用非整数步长（例如 0.1）时，结果通常会不一致。对于这些情况，最好使用 linspace。
您可能会遇到一些浮点舍入错误：
>>> (0.98-0.95) / 0.01
3.0000000000000027
>>> (1.2-0.9) / 0.1
2.999999999999999
数组中的项目数当然是四舍五入的数字，所以第一种情况（错误地）包括端点，而第二种情况（正确地）不包括端点。正如文档建议的那样，看看np.linspace.