为何numpy.arange代码输出至16.01而非预期的16.00？

嘿，这个问题本质上是浮点数的二进制精度限制在搞怪！我来给你掰扯清楚：

首先得明白numpy.arange的工作逻辑：它是从起始值开始，不断累加步长，直到下一个值大于等于终止值时才停止。但问题出在——像0.01这样的十进制小数，在二进制里是无限循环的，根本没法被精确表示。

你以为每次加的是精确的0.01，但实际上计算机存的是它的近似值。当你从12.01开始累加这个近似的0.01，经过几百次累加后，误差会慢慢累积。到最后，本该停止在16.00的时候，实际得到的数值可能是16.00999999999983之类的（你可以试试去掉格式化，直接打印最后一个i值看看），这个数小于终止值16.01，所以会被arange包含进来。而当你用{num:0.2f}格式化时，这个接近16.01的数就被四舍五入成了16.01。

那怎么解决呢？给你两个靠谱的办法：

• 用整数序列来生成，再转换成小数：np.arange(1201, 1601) / 100，这样完全避开浮点数累加的精度问题。
• 使用numpy.linspace，它可以精确控制生成的点数，比如np.linspace(12.01, 16.00, 400)（因为16.00-12.01=3.99，步长0.01的话一共400个点）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jp Mohan