Python 2.7 Python2.7和Numpy的不同版本对同一脚本产生不同的结果

我有以下脚本：

import numpy as np

pin_info = {}

pinID = 4 
pin_info[pinID] = {}
pin_info[pinID]['matvols'] = np.array([0.4096,0.418,0.475,1.26])**2
pin_info[pinID]['matvols'][:-1] *= np.pi
pin_info[pinID]['matvols'][1:] -= pin_info[pinID]['matvols'][:-1]
print(pin_info)

我的工作机器使用Python 2.7.3和Numpy 1.6.1，并给出以下结果：

{4: {'matvols': array([ 0.52707179,  0.02183985,  0.68698199,  0.90061801])}

{4: {'matvols': array([ 0.52707179,  0.02183985,  0.68698199,  0.87877816])}}

我的本地计算机使用Python 2.7.11和Numpy 1.10.4，并给出以下结果：

{4: {'matvols': array([ 0.52707179,  0.02183985,  0.68698199,  0.90061801])}

{4: {'matvols': array([ 0.52707179,  0.02183985,  0.68698199,  0.87877816])}}

除非我的数学做得不对，否则本地机器产生的结果应该是正确的答案。（工作机器最后一次输入的pin_info[4]['matvols']错误。）但是，我不知道为什么我的工作机器产生了错误的答案。有人有什么想法吗？我在两台机器上运行了完全相同的脚本。我甚至对这些文件进行了md5sum处理，以确保它们完全相同

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编辑：如果您有一个接近2.7.3/1.6.1的Python/Numpy版本，如果您可以尝试此脚本并查看您得到的答案，那就太好了。

~0.87877816确实是正确的结果：

• 使用（来自） ):

  calc'1.26^2-0.475^2*pi（）
  

在执行

-=

操作之前，一切正常：

In [1]: %cpaste
Pasting code; enter '--' alone on the line to stop or use Ctrl-D.
:import numpy as np
:
:pin_info = {}
:
:pinID = 4 
:pin_info[pinID] = {}
:pin_info[pinID]['matIDs'] = [1,4,5,6]
:pin_info[pinID]['matvols'] = np.array([0.4096,0.418,0.475,1.26])**2
:pin_info[pinID]['matvols'][:-1] *= np.pi
:--

In [2]: pin_info[pinID]['matvols']
Out[2]: array([ 0.52707179,  0.54891163,  0.70882184,  1.5876    ])

切片也起作用：

In [3]: pin_info[pinID]['matvols'][1:]
Out[3]: array([ 0.54891163,  0.70882184,  1.5876    ])

In [4]: pin_info[pinID]['matvols'][:-1]
Out[4]: array([ 0.52707179,  0.54891163,  0.70882184])

事实上，我们可以从这里计算出正确的结果：

In [5]: pin_info[pinID]['matvols'][1:] - pin_info[pinID]['matvols'][:-1]
Out[5]: array([ 0.02183985,  0.15991021,  0.87877816])

但是

-=

似乎没有做正确的事情：

In [7]: pin_info[pinID]['matvols'][1:] -= pin_info[pinID]['matvols'][:-1]

In [8]: pin_info
Out[8]: 
{4: {'matIDs': [1, 4, 5, 6],
  'matvols': array([ 0.52707179,  0.02183985,  0.68698199,  0.90061801])}}

（使用Python 3.2.3和NumPy 1.6.1以及Python 2.7.3和（以及）NumPy 1.6.1复制。）

这是怎么回事？让我们看一个整数示例：

In [1]: import numpy as np

In [2]: x = np.array([5, 23, 42, 1000])

In [3]: x[1:] - x[:-1]
Out[3]: array([ 18,  19, 958])

In [4]: x[1:] -= x[:-1]

In [5]: x
Out[5]: array([  5,  18,  24, 976])

你能看到图案吗？它从左到右处理组件，并使用已修改的值计算后续组件。我们可以在不使用NumPy的情况下模拟这一点：

In [1]: x = [5, 23, 42, 1000]

In [2]: for i in range(len(x) - 1):
   ...:     x[i + 1] -= x[i]
   ...: 

In [3]: x
Out[3]: [5, 18, 24, 976]

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我想这是/是NumPy 1.6中的一个bug，在后来的版本中得到了修复。

啊，好的，我明白了。所以我猜结论是Numpy中有一个带-=操作符的bug？我在我的工作机器上做了一些类似的调试分析，得出了与您相同的结论。谢谢你花时间看了一遍。