python - Python 中的 Matlab 范围

Question

我必须将一些 Matlab 代码翻译成 Python 3，而且我经常遇到 start:step:stop 形式的范围。当这些参数都是整数时，我很容易用 np.arange() 翻译这个命令，但是当一些参数是 float 时，尤其是 step 参数，我在 Python 中没有得到相同的输出。例如，

7:8 %In Matlab
7 8

如果我想用 Python 翻译它，我只需使用:

np.arange(7,8+1)
array([7, 8])

但如果我有，让我们说:

7:0.3:8 %In Matlab
7.0000    7.3000    7.6000    7.9000

我不能用同样的逻辑翻译它:

np.arange(7, 8+0.3, 0.3)
array([ 7. ,  7.3,  7.6,  7.9,  8.2])

在这种情况下，我不得将步骤添加到停止参数。

但是，如果我有:

7:0.2:8 %In Matlab
7.0000    7.2000    7.4000    7.6000    7.8000    8.0000

我可以使用我的第一个想法:

np.arange(7,8+0.2,0.2)
array([ 7. ,  7.2,  7.4,  7.6,  7.8,  8. ])

我的问题是我没有翻译像这样的硬编码行。事实上，这些范围内的每个参数都可以根据我正在处理的函数的输入而改变。因此，有时我可以将 0.2 或 0.3 作为步长参数。所以基本上，你们知道是否还有另一个 numpy/scipy 或任何真正像 Matlab 范围一样的函数，或者我是否必须自己添加一些代码以确保我的 Python 范围最终与Matlab的？

谢谢!

Answer 1

您实际上不需要将整个步长添加到 np.arange 的最大限制，只需添加一个非常小的数字即可确保包含最大值。例如 machine epsilon :

eps = np.finfo(np.float32).eps

添加 eps 将为您提供与 MATLAB 在所有三种情况下相同的结果:

In [13]: np.arange(7, 8+eps)
Out[13]: array([ 7.,  8.])

In [14]: np.arange(7, 8+eps, 0.3)
Out[14]: array([ 7. ,  7.3,  7.6,  7.9])

In [15]: np.arange(7, 8+eps, 0.2)
Out[15]: array([ 7. ,  7.2,  7.4,  7.6,  7.8,  8. ])