当c为真实的时，numpy.r_[a:b:c]等价于numpy.arange(a, b, c)。这里使用浮点数是一个坏主意，如numpy.arange docs中所述-长度可能是错误的，因为基于浮点值的长度计算会出现浮点舍入错误，并且由于NumPy如何在内部处理步长的实现细节，步长本身可能会遭受精度损失。
正如numpy.arange文档中所建议的那样，您应该使用numpy.linspace。numpy.linspace将元素计数作为整数，而不是一个步骤：

b = numpy.linspace(0.1, 0.4, num=3, endpoint=False)

因为在python中真实的并不总是四舍五入的，就像你的例子中，水平步长0.2+0.1接近0.30000000000000004，结果会是错误的。我会使用这种方法，但它看起来更复杂：

from decimal import *
import numpy as np
getcontext().prec = 6 # setting new values for precision, rounding, or enabled traps
b = Decimal(2)/Decimal(5) # 0.4
a = Decimal(1)/Decimal(10) # 0.1
print(np.r_[a: b : a])