跳跃范围函数生成数组大小错误

Question

当我使用numpy arange函数构建一个numpy数组时，使用形状进行检查时大小不正确。例如，如果我构建一个数组：np.arange（-5,6,1），则形状为（11，）。但是，当我构建array：np.arange（-0.001,0.0011,0.0001）时，形状为（22，）

使用np.array.shape查找形状

Answer 1

看起来像当您打印数组时，得到了-

array([-1.00000000e-03, -9.00000000e-04, -8.00000000e-04, -7.00000000e-04,
       -6.00000000e-04, -5.00000000e-04, -4.00000000e-04, -3.00000000e-04,
       -2.00000000e-04, -1.00000000e-04,  4.33680869e-19,  1.00000000e-04,
        2.00000000e-04,  3.00000000e-04,  4.00000000e-04,  5.00000000e-04,
        6.00000000e-04,  7.00000000e-04,  8.00000000e-04,  9.00000000e-04,
        1.00000000e-03,  1.10000000e-03])

当-0.001由值4.33680869e-19建议的0.0001递增0.0001时似乎出现一些舍入问题，这意味着该数组中的每个后续值都比显示的值稍小。这就是为什么最后一个值0.0011不应该包含在数组中的原因。这就是给您形状不匹配的原因。

我建议您这样做，以免舍入成为问题。

x = np.arange(-10,11,1)
x = x/10000
x.shape # gets (21,)
print(x)