这是我的解决方案，以获得浮动步长范围。 使用这个函数，不需要导入numpy，也不需要安装它。 我很确定它可以被改进和优化。请随意发表在这里。

from __future__ import division
from math import log

def xfrange(start, stop, step):

    old_start = start #backup this value

    digits = int(round(log(10000, 10)))+1 #get number of digits
    magnitude = 10**digits
    stop = int(magnitude * stop) #convert from 
    step = int(magnitude * step) #0.1 to 10 (e.g.)

    if start == 0:
        start = 10**(digits-1)
    else:
        start = 10**(digits)*start

    data = []   #create array

    #calc number of iterations
    end_loop = int((stop-start)//step)
    if old_start == 0:
        end_loop += 1

    acc = start

    for i in xrange(0, end_loop):
        data.append(acc/magnitude)
        acc += step

    return data

print xfrange(1, 2.1, 0.1)
print xfrange(0, 1.1, 0.1)
print xfrange(-1, 0.1, 0.1)

输出结果为:

[1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0]
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1]
[-1.0, -0.9, -0.8, -0.7, -0.6, -0.5, -0.4, -0.3, -0.2, -0.1, 0.0]

这一行代码不会使代码变得混乱。step参数的符号很重要。

def frange(start, stop, step):
    return [x*step+start for x in range(0,round(abs((stop-start)/step)+0.5001),
        int((stop-start)/step<0)*-2+1)]

在步骤中添加可能出现错误符号的自动更正:

def frange(start,step,stop):
    step *= 2*((stop>start)^(step<0))-1
    return [start+i*step for i in range(int((stop-start)/step))]

避免四舍五入问题的技巧是使用一个单独的数字在范围内移动，该数字在开始前半步开始。

# floating point range
def frange(a, b, stp=1.0):
  i = a+stp/2.0
  while i<b:
    yield a
    a += stp
    i += stp

另外,numpy。可以使用Arange。

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))

最佳解决方案:没有舍入误差

>>> step = .1
>>> N = 10     # number of data points
>>> [ x / pow(step, -1) for x in range(0, N + 1) ]

[0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]

或者，对于一组范围而不是一组数据点(例如，连续函数)，使用:

>>> step = .1
>>> rnge = 1     # NOTE range = 1, i.e. span of data points
>>> N = int(rnge / step
>>> [ x / pow(step,-1) for x in range(0, N + 1) ]

[0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]

实现一个函数:将x / pow(step， -1)替换为f(x / pow(step， -1))，并定义f。 例如:

>>> import math
>>> def f(x):
        return math.sin(x)

>>> step = .1
>>> rnge = 1     # NOTE range = 1, i.e. span of data points
>>> N = int(rnge / step)
>>> [ f( x / pow(step,-1) ) for x in range(0, N + 1) ]

[0.0, 0.09983341664682815, 0.19866933079506122, 0.29552020666133955, 0.3894183423086505, 
 0.479425538604203, 0.5646424733950354, 0.644217687237691, 0.7173560908995228,
 0.7833269096274834, 0.8414709848078965]