Numpy numpy arange: 如何生成”精确”的浮点数数组

在本文中，我们将介绍使用Numpy中的numpy.arange方法生成“精确”的浮点数数组。

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numpy.arange简介

numpy.arange方法是一个用于创建一维数组的函数。它的语法如下：

numpy.arange(start, stop, step, dtype=None)

其中，start表示序列起始值，stop表示序列终止值，step表示步长，dtype表示数据类型。

numpy.arange的使用

我们可以使用numpy.arange生成一系列整数：

>>> import numpy as np
>>> np.arange(5)
array([0, 1, 2, 3, 4])

上述代码生成了一个从0到4的整数数组。我们还可以指定起始值和终止值：

>>> np.arange(1, 5)
array([1, 2, 3, 4])

这将生成一个从1到4的整数数组。

我们还可以指定步长：

>>> np.arange(0, 1, 0.1)
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

这将生成一个从0到1的浮点数数组，步长为0.1。

生成”精确”的浮点数数组

然而，当我们指定一个不包括在生成的数组中的某个值时，可能会出现“精度丢失”的问题。例如，在下面的代码中，我们试图生成一个从0到1（包括0和1）的浮点数数组，步长为0.1：

>>> np.arange(0, 1.1, 0.1)
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])

我们可以看到，最后一个元素为1.0，而不是我们期望的1.1。这是因为浮点数的精度问题导致的。

为解决这个问题，我们可以使用numpy.linspace方法。这个方法可以生成指定间隔内数量均匀分布的数列。我们可以使用numpy.linspace生成从0到1的11个浮点数：

>>> np.linspace(0, 1, 11)
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])

由于numpy.linspace使用了更贴近实际的计算方式，因此可以生成更准确的值。

总结

本文介绍了如何使用numpy.arange方法生成一系列整数和浮点数，并解决了在生成浮点数数组时可能出现的“精度丢失”问题。我们可以使用numpy.linspace方法来生成更“精确”的浮点数数组。