添加零时奇怪的numpy.sum行为

添加零时奇怪的numpy.sum行为

简短的答案：您看到了两者之间的区别

a + b + c + d

和

(a + b) + (c + d)

由于浮点数的不准确性而不同。

长答案： Numpy实现了成对求和，以优化速度（它使矢量化更容易）和舍入误差。

numpy sum-implementation

可以在这里找到（函数pairwise_sum_@TYPE@）。它基本上执行以下 *** 作：

如果数组的长度小于8，则执行常规的

for-loop

求和。这就是为什么W < 4在您的情况下不会观察到奇怪结果的原因-两种情况下都将使用相同的for循环求和。
如果长度在8到128之间，则会将总和累加到8个bin中，r[0]-r[7]然后将它们相加

((r[0] + r[1]) + (r[2] + r[3])) + ((r[4] + r[5]) + (r[6] + r[7]))

。
否则，它将对数组的两部分进行递归求和。
因此，在第一种情况下，您得到，

a.sum() = a[0] + a[1] + a[2] + a[3]

而在第二种情况下

b.sum() = (a[0] + a[1]) + (a[2] + a[3])

，导致

a.sum() - b.sum() != 0

。