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在下面的代码中。我得到了 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 为什么 x2 的结果不是[ 0 1 2 2 3 4 5 6 6 7 8 9 10]，而是我得到 x2 的值时[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]，最后一个值 12 超过了 10.4 的最终值。请澄清我的概念。

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

stop : number 间隔结束。间隔不包括此值，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 stop。

所以这里是最后一个元素。

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

因此，在 的情况下，我们看到超过 12 np.arange(0.5, 10.4, 0.8, dtype=int)，因为stop=13在上述情况下，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])
于 2019-04-27T15:21:16.103 回答