Python 以超量近似小数点

我想创建一个向量，其分量是从

0.

到给定数

n

的

q

有理数。我可以用下面的算法来实现

import numpy as np
n = 60.
q=200
dn = 1.*n/q

X=np.arange(0.,n,dn)
print len(X)

它应该返回

200

。 此方法在某些情况下有效，如上面的示例中所示。然而，

dn

可能是一个有理数或周期数。在这种情况下，它不是由过量近似的，因此

X

的长度最终是

q+1

，而不是

q

。 例如，在

q=220

的情况下，算法返回

221

，而不是

220

。 避免此问题的最佳方法是什么

我想你想要

这类似于：

gen = (i * n / (q-1.0) for i in range(q))
X = np.fromiter(gen, float)

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我通过编写

dn=1.*n/q+10**（-3）

解决了这个问题，但我想要一个更优雅的解决方案。

gen = (i * n / (q-1.0) for i in range(q))
X = np.fromiter(gen, float)