为什么numpy floor函数给出不同的结果？

Question

我正在使用ASE库，在其中感兴趣的其中一个函数中，我们具有以下代码行：

bin_index_ic = np.floor(scaled_positions_ic*nbins_c).astype(int)

print(type(scaled_positions_ic), scaled_positions_ic.size)的结果是： 1296，而与nbins_c相同的打印内容是（3，）。

例如，scaled_positions_ic的索引264为 数组（[0.55555567，0.77777767，0.5] 并且nbins_c是[2 2 2]。

使用上面描述的ASE代码，数组scaled_positions_ic的索引264的结果是： 数组（[1，1，0]）

我在Python提示符下构建的示例获得了不同的结果。 python和numpy版本都相同，因为我使用的是相同的venv。这是python提示符的结果：

>>> type(a)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> print(a)
[0.55555567 0.77777767 0.5       ]
>>> type(b)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> b
array([2, 2, 2])
>>> np.floor(a * b).astype(int)
array([1, 1, 1])

此外，我获得的（1，1，1）具有使用std :: floor的C ++版本的代码。

为什么我得到两个不同的结果？