我知道我在这里迟到了，但这里有一个简单的生成器解决方案，在3.6中工作:

def floatRange(*args):
    start, step = 0, 1
    if len(args) == 1:
        stop = args[0]
    elif len(args) == 2:
        start, stop = args[0], args[1]
    elif len(args) == 3:
        start, stop, step = args[0], args[1], args[2]
    else:
        raise TypeError("floatRange accepts 1, 2, or 3 arguments. ({0} given)".format(len(args)))
    for num in start, step, stop:
        if not isinstance(num, (int, float)):
            raise TypeError("floatRange only accepts float and integer arguments. ({0} : {1} given)".format(type(num), str(num)))
    for x in range(int((stop-start)/step)):
        yield start + (x * step)
    return

然后你可以像原来的range()一样调用它…没有错误处理，但请告诉我是否有可以合理捕捉到的错误，我会更新。或者你可以更新它。这是StackOverflow。

这里的许多解决方案在Python 3.6中仍然存在浮点错误，并没有完全满足我个人的需求。

下面的函数接受整数或浮点数，不需要导入，也不返回浮点错误。

def frange(x, y, step):
    if int(x + y + step) == (x + y + step):
        r = list(range(int(x), int(y), int(step)))
    else:
        f = 10 ** (len(str(step)) - str(step).find('.') - 1)
        rf = list(range(int(x * f), int(y * f), int(step * f)))
        r = [i / f for i in rf]

    return r

我认为NumPy有点过头了。

[p/10 for p in range(0, 10)]
[0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]

一般来说，要做阶跃1/x直到y

x=100
y=2
[p/x for p in range(0, int(x*y))]
[0.0, 0.01, 0.02, 0.03, ..., 1.97, 1.98, 1.99]

(1/x在我测试时产生的舍入噪声更少)。

可以使用Numpy库来完成。Arange()函数允许浮动中的步骤。但是，它返回一个numpy数组，为了方便起见，可以使用tolist()将其转换为列表。

for i in np.arange(0, 1, 0.1).tolist():
   print i

增加循环的i的大小，然后在需要时减少它。

for i * 100 in range(0, 100, 10):
    print i / 100.0

编辑:老实说，我不记得为什么我认为这会在语法上工作

for i in range(0, 11, 1):
    print i / 10.0

这应该有期望的输出。

我的答案与使用map()的其他人类似，不需要NumPy，也不使用lambda(尽管您可以)。以dt为单位获取从0.0到t_max的浮点值列表:

def xdt(n):
    return dt*float(n)
tlist  = map(xdt, range(int(t_max/dt)+1))