如何解决numpy.arange无法正常工作的问题？

Question

我试图通过两个输入参数创建带有numpy.arange的两个列表，并希望将它们传递到一个数组中，该数组通过np.zeros初始化为3x3矩阵。问题是通行证只适用于0.1，我看不出我做错了什么。我的代码：

import numpy as np
from time import sleep

def Stabilizer(px,pz):
    ss = 0.05
    #initialize an array for data aquisition: 1st row is for countrate, 2nd and 3rd row for x and z values in V
    values_x = np.zeros((3,3), dtype=float)
    values_z = np.zeros((3,3), dtype=float)
    sleep(5)
    values_x[2] = pz
    values_z[1] = px
    x_range = np.arange(px-ss, px+ss,ss)
    z_range = np.arange(pz-ss, pz+ss,ss)
    print(x_range)
    print(z_range)
    values_x[1] = x_range
    values_z[2] = z_range
    for i,x_value in enumerate(x_range):
        #change_pos(x_channel, x_value)
        sleep(1)
        start = 1000
        stop = 1+i
        countrate = stop - start
        values_x[0,i] = countrate
        print(x_value)
    print(values_x)

Stabilizer(0.1,0.2)

这将在控制台上创建此输出：

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/x/PycharmProjects/NV_centre/test.py", line 46, in <module>
    Stabilizer(0.1,0.2)
  File "C:/Users/x/PycharmProjects/NV_centre/test.py", line 35, in Stabilizer
    values_z[2] = z_range
ValueError: could not broadcast input array from shape (2) into shape (3)
[0.05 0.1  0.15]
[0.15 0.2 ]

理论上，函数np.arange(px-ss, px+ss,ss)创建一个带有输出[0.05 0.1]的列表。当我在理论上使用np.arange(px-ss, px+2*ss,ss)时，输出将是[0.05 0.1 0.15]，但它是[0.05 0.1 0.15 0.2]。对于z_range = np.arange(pz-ss, pz+2*ss,ss)，输出是[0.15 0.2 0.25]，这是正确的。我不明白为什么会出现这种差异，因为两个列表都是以相同的方式创建的

Answer 1

使用非整数步长时，numpy.arange的结果不一致（您使用了0.05）。相反，使用numpy.linspace将得到更一致的结果

参考：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

Answer 2

np.arange()不适用于浮点数，因为浮点数运算有舍入错误Refer this for more details.

在这种情况下最好使用np.linspace()。因此，将以下行更改为：

x_range = np.linspace(px-ss, px+ss,3)
z_range = np.linspace(pz-ss, pz+ss,3)

这很好用

Answer 3

这是我能想到的最好的解决方案：

x_range = [round(i, 2) for i in np.arange(px-ss, px+2*ss,ss) if i<px+2*ss]