为何np.astype('uint8')在Windows与Mac系统下结果不同？

问题现象 #

我有一个形状为(1000,1000,3)、dtype='float32'的Numpy数组，将其转换为dtype='uint8'时，Windows与Mac系统得到的结果不同。

Mac系统运行结果：

>>> import numpy as np
>>> X = np.load('image.npy')
>>> X = X.astype('uint8')
>>> X.sum()
167942490

Windows系统运行结果：

>>> import numpy as np
>>> X = np.load('image.npy')
>>> X = X.astype('uint8')
>>> X.sum()
323510676

最小复现代码 #

使用以下数组可复现该问题：

import numpy as np
X = np.array([
[[46410., 42585., 32640.],
 [45645., 41820., 31875.],
 [45390., 41310., 32130.]],

[[44880., 41055., 31110.],
 [44115., 40290., 30345.],
 [46410., 42330., 33150.]],

[[45390., 41310., 32130.],
 [46155., 42075., 32895.],
 [42840., 38760., 30090.]]], dtype=np.float32)

print(X.sum(), X.astype('uint8').sum())

• Windows系统输出：1065135.0 2735
• Mac系统输出：1065135.0 1860

不同版本测试结果 #

以下是不同操作系统、Python及Numpy版本的测试结果：

Python 3.8.8  (Win) Numpy 1.22.4 => 1065135.0 2735 
Python 3.10.6 (Mac) Numpy 1.24.2 => 1065135.0 2735 
Python 3.7.12 (Mac) Numpy 1.21.6 => 1065135.0 1860 

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nickponline