Python 代码在将0.0转换为0时工作，但在使用1.0时失败？

Python，3.5版

我有以下代码：

def drange(start, stop, step):
    r = start
    while r < stop:
        yield r
        r += step

def my_func():
    whole_nums = [float(num) for num in range(0, 100)]
    for x in drange(0.0, 100.01, 0.01):
        if str(x).split('.')[1] == '0':
            x = str(x).split('.')[0]
        else:
            x = round(x, 2)
        print(str(x))
        time.sleep(0.2)

def排放（启动、停止、步骤）：
r=开始
当r

drange

函数循环给定的数字，以给定的增量生成数字。问题是我想要0、1、2、3等等，但它会产生0.0、1.0等等

我想，既然我知道这些错误数字的格式（所有其他介于0.01和99.99之间的数字），我就可以：

str（编号）.split（'.'）[1]

（如

my_func

）中所示，如果输出是

'0'

，那么我就知道我有一个0.0、1.0等，并且可以使用

str（the number.split（'.）[0]

获取我想要的输出，当然还可以将其转换为int或其他形式

但是！当我执行

my_func

时，

.split（）

解决方案只在0.0上工作，当它达到1.0时，它只跳过

if

语句并进入

else

，打印出1.0而不是1

代码在不导入任何内容的情况下应该可以正常运行，所以可以随意尝试一下

更新 好吧，看来我的方法根本上是有缺陷的（见@danils-answer），所以我现在的问题是：如何生成0到100之间的数字，以0.01为增量，同时确保整数是整数。所以

---

0,0.01，…，1,1.01,1.1,1.02。。。99.5，99.51，…，100

这是因为浮点运算。它不完全是

1.0

你得到的，更像

1.0000000000000007

。所以

str（x）.split（'.'）[1]='0000000000000007'

> import numpy as np
> np.arange(0.0, 100.0, 0.1)
array([   0. ,    0.1,    0.2, ...,   99.8,   99.9,  100. ])

---

千万不要依赖浮点整数的字符串表示法，因为它们很少有精确的表示法（近似值会导致精度不准确，这会给工作带来麻烦）

您不需要

str（x）

来

print

，因为

print

会自动为您执行此操作

此外，在步骤中生成下一个值时，

drange

函数似乎会引入浮点不准确。您可以使用

np.arange

作为范围，它支持小数步：

import numpy as np
out = np.arange(0.0, 100.01, 0.01)
print(out)

array([  0.00000000e+00,   1.00000000e-02,   2.00000000e-02, ...,
         9.99800000e+01,   9.99900000e+01,   1.00000000e+02])

注意：如果您没有

numpy

，可以使用

pip install numpy

安装它

最后，您可以使用

float.is_integer

检查浮点是否为整数

---

这将为您提供：

0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
0.09
0.1
...

---

对于不涉及numpy的版本：

import time

def drange(start, stop, step):
    r = start
    while r < stop:
        yield r
        r += step

def my_func():
    whole_nums = [float(num) for num in range(0, 100)]
    for x in drange(0.0, 100.01, 0.01):
        x = float(int(x * 100))/100
        if x.is_integer():
            print(int(x))
        else:
            print (x)
        time.sleep(0.01)

if __name__ == "__main__":
    my_func()

导入时间
def排放（启动、停止、步骤）：
r=开始
当r

---

不可否认，截断函数很复杂。

为什么不简单地比较

round（x）

和

int（x）

看看它是否是一个整数？或者更好的方法是使用

float.is_integer

。也可以，这对我的方法来说似乎有问题。我假设执行int（'00000000000000 7'）最多只能产生一个'7'。我实现了您的解决方案，但不幸的是，我得到了相同类型的错误行为。很可能是因为@Danil Speransky的回答。你能试着运行一下你的例子，看看你是否也得到了1.0而不是预期的1吗？@7013145问题是由于你的

drange

函数在加法过程中引入了不精确性。我用

np.arange

做了同样的尝试，效果非常好。@7013145如果你有numpy，你可以用我的答案。行得通。噢，斯纳普兄弟，你的编辑真是妙极了！感谢您澄清我的错误行为，以及一个如此容易实施的有效解决方案。Numpy真的是一个强大的模块，我开始意识到。是的，但你的解决方案仍然有效：）我会选择Numpy解决方案，尽管我对循环中是否存在任何性能差异感兴趣。

import time

def drange(start, stop, step):
    r = start
    while r < stop:
        yield r
        r += step

def my_func():
    whole_nums = [float(num) for num in range(0, 100)]
    for x in drange(0.0, 100.01, 0.01):
        x = float(int(x * 100))/100
        if x.is_integer():
            print(int(x))
        else:
            print (x)
        time.sleep(0.01)

if __name__ == "__main__":
    my_func()