Python 为什么netCDF4根据读取数据的方式给出不同的结果？

我正在用python编写代码，并尝试使用netCDF4读入一些浮点netCDF数据。Mt原始代码看起来像

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np

infile='blahblahblah'

ds = Dataset(infile)
start_pt = 5   # or whatever
x = ds.variables['thedata'][start_pt:start_pt+2,:,:,:]

现在，由于各种各样的事情，我现在不得不一次一片地阅读“thedata”：

x = np.zeros([2,I,J,K])   # I,J,K match size of input array
for n in range(2):
    x[n,:,:,:] = ds.variables['thedata'][start_pt+n,:,:,:]

问题是这两种阅读方法给出的结果略有不同。没什么大不了的，比如10分之一到5分之一，但还是

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那么，有谁能告诉我为什么会发生这种情况，以及我如何保证这两种方法得到相同的结果？我的想法是，第一种方法可能会自动将x建立为与输入数据相同的类型，而第二种方法将x建立为numpy数组的默认类型。但是，输入数据是64位的，我认为numpy数组的默认值也是64位的。所以这并不能解释它。有什么想法吗？谢谢。

第一个示例将数据拉入NetCDF4变量对象，而第二个示例将数据拉入numpy数组。变量对象是否可能只是以不同的精度显示数据？

是否检查了每个变量的类型（使用类型（…））？