Python 高维数组的numpy.where行为是否不稳定？

。。。还是我的错

我有一个七维数组，

shape=（5,5,5,5,5,5）

，主要由零和一些（~10）非零元素填充

我观察到，在某些情况下，

numpy.where

不会返回人们期望数组元组具有的值。形状正确，即对于具有10个非零元素的七维数组，一个具有7个元素（每个轴一个）的元组，每个元素都是10个元素的数组（坐标沿该轴）。有时所有这些数组都相同，有时则不同

我运行Windows 10，这是我的python安装：

win32上的Python 3.5.3 | Continuum Analytics，Inc.（默认，2017年2月22日，21:28:42）[MSC v.1900 64位（AMD64）]

下面是一些重现错误的代码：

import numpy as np

for i in range(5,11):
    print("dims:", i)
    A = np.zeros([5]*i)
    print("shape:", A.shape)
    for j in range(10):
        c = np.random.randint(low=0, high=5, size=i)
        A[tuple(c)] = j
        print(tuple(c), ":", j)
    print(np.where(A))

5个维度的样本输出：

(0, 4, 1, 2, 1) : 0
(2, 0, 3, 1, 4) : 1
(3, 2, 0, 0, 4) : 2
(0, 4, 0, 2, 0) : 3
(4, 2, 4, 4, 3) : 4
(3, 3, 4, 3, 1) : 5
(1, 2, 1, 3, 4) : 6
(0, 4, 0, 4, 0) : 7
(4, 4, 0, 4, 2) : 8
(4, 0, 0, 2, 3) : 9
(array([0, 0, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([4, 4, 2, 0, 2, 3, 0, 2, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 3, 0, 4, 0, 4, 0], dtype=int64), array([2, 4, 3, 1, 0, 3, 2, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 4, 4, 4, 1, 3, 3, 2], dtype=int64))

以及10维的输出，在同一次运行中–请注意结果元组中的所有数组是如何相同的：

(0, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 3, 2, 1) : 0
(0, 2, 3, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 4) : 1
(4, 1, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 2, 3) : 2
(2, 3, 1, 3, 1, 1, 1, 4, 1, 4) : 3
(4, 0, 2, 3, 4, 1, 3, 0, 4, 0) : 4
(3, 0, 0, 0, 3, 4, 3, 2, 3, 4) : 5
(2, 4, 0, 2, 2, 1, 4, 2, 2, 2) : 6
(1, 1, 0, 4, 1, 3, 2, 0, 3, 2) : 7
(4, 1, 2, 4, 1, 3, 1, 2, 4, 1) : 8
(0, 2, 0, 1, 0, 1, 4, 1, 1, 2) : 9
(array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64), array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4], dtype=int64))

有时错误发生在>=8维，有时发生在9维

这是我对

numpy.where

、

numpy

中的错误还是我的python安装或系统的问题造成的问题？

我无法在Linux上复制这种行为

python 3.5.4 | Continuum Analytics，Inc.|（默认，2017年8月14日，13:26:58）[GCC 4.4.7 20120313（Red Hat 4.4.7-1）]。。。至少有3^18个元素的数组。这似乎是从
numpy-1.13.0-py35_0
到
numpy-1.13.1-py35_0
的更新。我现在无法为最多5^12或3^18个元素的数组重现该错误。