使用numpy arange看起来不一致的RuntimeWarning

使用numpy的arange函数时，有时会出现看起来不一致的RuntimeWarning警告。这个警告通常是由于浮点数精度问题导致的，具体原因是浮点数的表示方式在某些情况下可能会引起微小的舍入误差。

numpy的arange函数用于生成一个指定范围内的等间隔数组。它的用法类似于Python内置的range函数，但arange函数可以处理浮点数。

当我们使用arange函数生成一个浮点数数组时，例如：

import numpy as np
arr = np.arange(0.1, 1.1, 0.1)

我们期望得到的数组是[0.1, 0.2, 0.3, ..., 1.0]，但实际上可能会得到类似以下的结果：

array([0.1, 0.2, 0.30000000000000004, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.7999999999999999, 0.8999999999999999, 0.9999999999999999])

这是由于浮点数的二进制表示方式无法精确地表示某些十进制小数，从而导致微小的舍入误差。虽然这个误差通常是微不足道的，但在某些情况下可能会导致问题。

为了避免这个问题，我们可以使用numpy的linspace函数来生成等间隔的浮点数数组，它可以指定数组的长度而不是步长。例如：

import numpy as np
arr = np.linspace(0.1, 1.0, 10)

这样生成的数组将会是精确的：

array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])

另外，如果我们确实需要使用arange函数生成浮点数数组，并且不希望看到RuntimeWarning警告，可以使用numpy的seterr函数来控制警告的显示。例如：

import numpy as np
np.seterr(all='ignore')  # 忽略所有警告
arr = np.arange(0.1, 1.1, 0.1)

需要注意的是，忽略警告可能会隐藏其他潜在的问题，因此在实际开发中需要谨慎使用。

总结起来，当使用numpy的arange函数生成浮点数数组时，可能会出现看起来不一致的RuntimeWarning警告。这是由于浮点数精度问题导致的，可以通过使用numpy的linspace函数生成精确的等间隔浮点数数组，或者使用numpy的seterr函数忽略警告。