使用python将数据拟合到arange
我在将以下数据拟合到使用python将数据拟合到arange,python,range,Python,Range,我在将以下数据拟合到0.1-1.0范围时遇到问题： t=[0.23,0.76,0.12] 显然，t列表中的每个项目都在0.1-1.0范围内，但我的代码的输出表明了相反的情况 我的尝试 import numpy as np >>> g=np.arange(0.1,1.0,0.1) >>> t=[0.23,0.76,0.12] >>> t2=[x for x in t if x in g] >>> t2 [] Desired
0.1-1.0范围时遇到问题：
t=[0.23,0.76,0.12]
显然，t列表中的每个项目都在0.1-1.0
范围内，但我的代码的输出表明了相反的情况
我的尝试
import numpy as np
>>> g=np.arange(0.1,1.0,0.1)
>>> t=[0.23,0.76,0.12]
>>> t2=[x for x in t if x in g]
>>> t2
[]
Desired output:[0.23,0.76,0.12]
我清楚地理解，使用0.1
的间隔将使在指定的间隔中很难找到任何t-list项目。本可以进行一些调整，但我的范围是固定的，而且我的数据很大，这使得几乎不可能保持调整范围
有没有关于如何解决这个问题的建议？谢谢您是否尝试检查g
>>> g
array([ 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
很明显，你的元素都不在g中
也许，你在寻找类似的东西
>>> [x for x in t if 0.1<=x<=1.0]
[0.23, 0.76, 0.12]
>>[x代表t中的x如果0.1有什么问题"如果那是他真正想要的…他的代码做了一些非常不同的事情杰曼，你只是一针见血，我更喜欢0.1我想问他为什么会期望这些在评论中出现在列表中，但是我很好answer@JoranBeasley是的，不清楚OP想要什么，主要是因为第三个0.1的范围定义Hi-alko，感谢an回答，我在代码中明确指出，问题在于时间间隔（0.1），并且我的时间间隔无法根据数据的大小进行调整。但是，我仍然需要使用arange和时间间隔在大型数据集上自动搜索。因此，这个问题仍然没有答案。@Tiger1您能否通过更多拟合/不拟合值的示例说明您需要什么，您的问题的哪一部分没有得到回答？ans是您的dataset numpy基于数组还是基本python列表？完全不清楚您到底需要什么。