Почему узкое место move_mean дает разные ответы для массивов разных размеров, но используя одинаковые значения ⇐ Python

[Anonymous]

Это may похоже на узкое место .move_mean Получить другой результат для одного и того же NDArray, но что «вопрос» был плохо поставлен и поэтому не привлекал ответов. усреднение, или среднее значение принимается на подмножество одного и того же большего массива. Это не должно быть так. Различия относительно невелики, но не равны нулю, как (я думаю) они должны быть.

Код: Выделить всё

import numpy as np
import bottleneck as bn

howManyIters = 10

smallDifferences = np.zeros([howManyIters])

for whichIter in range(howManyIters):

testArray = np.random.random_sample([512, 353, 53])

smallDifferences[whichIter] = (bn.move_mean(testArray[:, :, 46:49],
window=3, axis=2)[0, 41, 2]
- bn.move_mean(testArray, window=3,
axis=2)[0, 41, 48])
print(smallDifferences)
< /code>
Я получаю ответы, такие как < /p>
[ 1.11022302e-16  4.44089210e-16  2.22044605e-16  2.77555756e-16
8.32667268e-17 -3.33066907e-16  1.11022302e-16 -5.55111512e-17
1.66533454e-16 -1.11022302e-16]
< /code>
Но я ожидаю, что это будет 0,0. Насколько я понимаю, для окна 

длины 3, узкое место окно, усреднение, задерживается над предыдущими 2 и текущим значением, поэтому индексация среза здесь должна (я надеюсь) соответствовать точно.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... e-arrays-b