如何在python 3中获取小数列表

Question

不，这不是重复的，上面的链接特别是我所指的不是正确答案。该链接和我在这里的帖子专门询问有关生成十进制列表的问题。但是“答案”会产生一个浮动列表。

正确的答案是使用带有 np.arange 的 Decimal 参数，如 `x_values = np.arange(Decimal(-2.0), Decimal(2.0), Decimal(0.1)) 谢谢https://stackoverflow.com/users/2084384/boargules

我相信这可能会在其他地方得到回答，但我发现的答案似乎是错误的。我想要一个从 -2 到 2 的小数列表（精度 = 1 个小数位）。 -2, -1.9, -1.8 ... 1.8, 1.9, 2.0

当我这样做时：

import numpy as np
x_values = np.arange(-2,2,0.1)
x_values

我明白了：

array([ -2.00000000e+00,  -1.90000000e+00,  -1.80000000e+00, ...

我试过了：

from decimal import getcontext, Decimal

getcontext().prec = 2
x_values = [x for x in np.around(np.arange(-2, 2, .1), 2)]
x_values2 = [Decimal(x) for x in x_values]
x_values2

我明白了：

[Decimal('-2'),
 Decimal('-1.899999999999999911182158029987476766109466552734375'),
 Decimal('-1.8000000000000000444089209850062616169452667236328125'), ...

我在 jupyter notebook 中运行 3.6.3。

更新：我将范围从 2 更改为 2.0。这改善了结果，但我仍然得到一个舍入错误：

import numpy as np
x_values = np.arange(-2.0, 2.0, 0.1)
x_values

产生：

-2.00000000e+00,  -1.90000000e+00,  -1.80000000e+00, ...
 1.00000000e-01,   1.77635684e-15,   1.00000000e-01, ...
 1.80000000e+00,   1.90000000e+00

注意 1.77635684e-15 可能是一个非常小的数字，但它不是零。零测试将失败。因此输出是错误的。

我对重复断言的回应。正如您从我的结果中看到的那样，How to use a decimal range() step value? 的答案不会产生与我在不同范围内看到的结果相同的结果。具体来说，浮点数仍在返回且未四舍五入，并且 1.77635684e-15 不等于零。

Answer 1

围绕一个简单的解决方案进行讨论和重复：

In [177]: np.arange(Decimal('-2.0'), Decimal('2.0'), Decimal('0.1')) 
Out[177]: 
array([Decimal('-2.0'), Decimal('-1.9'), Decimal('-1.8'), Decimal('-1.7'),
       Decimal('-1.6'), Decimal('-1.5'), Decimal('-1.4'), Decimal('-1.3'),
       Decimal('-1.2'), Decimal('-1.1'), Decimal('-1.0'), Decimal('-0.9'),
       Decimal('-0.8'), Decimal('-0.7'), Decimal('-0.6'), Decimal('-0.5'),
       Decimal('-0.4'), Decimal('-0.3'), Decimal('-0.2'), Decimal('-0.1'),
       Decimal('0.0'), Decimal('0.1'), Decimal('0.2'), Decimal('0.3'),
       Decimal('0.4'), Decimal('0.5'), Decimal('0.6'), Decimal('0.7'),
       Decimal('0.8'), Decimal('0.9'), Decimal('1.0'), Decimal('1.1'),
       Decimal('1.2'), Decimal('1.3'), Decimal('1.4'), Decimal('1.5'),
       Decimal('1.6'), Decimal('1.7'), Decimal('1.8'), Decimal('1.9')],
      dtype=object)

将浮点值赋予Decimal 效果不佳：

In [180]: np.arange(Decimal(-2.0), Decimal(2.0), Decimal(0.1)) 
Out[180]: 
array([Decimal('-2'), Decimal('-1.899999999999999994448884877'),
       Decimal('-1.799999999999999988897769754'),
       Decimal('-1.699999999999999983346654631'),

因为Decimal(0.1)只是巩固了0.1的浮点不精确性：

In [178]: Decimal(0.1)
Out[178]: Decimal('0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625')

建议重复：How to use a decimal range() step value?

Answer 2

来自numpy docs -

import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True)

将确保“始终使用定点表示法打印浮点数，在这种情况下，当前精度为零的数字将打印为零”

In[2]: import numpy as np

In[3]: np.array([1/50000000])
Out[3]: array([2.e-08])

In[4]: np.set_printoptions(suppress=True)
In[5]: np.array([1/50000000])
Out[5]: array([0.00000002])

In[6]: np.set_printoptions(precision=6)
In[7]: np.array([1/50000000])
Out[7]: array([0.])

In[8]: x_values = np.arange(-2,2,0.1)
In[9]: x_values
Out[9]: 
array([-2. , -1.9, -1.8, -1.7, -1.6, -1.5, -1.4, -1.3, -1.2, -1.1, -1. ,
       -0.9, -0.8, -0.7, -0.6, -0.5, -0.4, -0.3, -0.2, -0.1,  0. ,  0.1,
        0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9,  1. ,  1.1,  1.2,
        1.3,  1.4,  1.5,  1.6,  1.7,  1.8,  1.9])