使用numpy进行位运算

Question

假设我有两个使用numpy数组表示的位棋盘：

import numpy

bitboard = numpy.zeros(2, dtype=numpy.int64)

假设我想设置第一个位板的第10位。最快的方法是什么？

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我能想到两种方法。这是第一种方法：

numpy.bitwise_or(a[0], numpy.left_shift(1, 10), out=a, where=(True, False))

这是第二种方法：

a[0] |= 1 << 10

哪个更快？还有其他的方法吗？特别是我想知道：

1. 当我访问a [0]时，numpy返回int64还是Python的long？
2. 如果它返回Python的long，那么我假设这两种方法都相当慢，因为它们处理任意精度的数字。 我在假设这一点上正确吗？
3. 如果是这样，那么有没有办法使位运算作用于固定精度的数字？

请注意，我正在使用Python版本3。

- Aadit M Shah

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你不能自己做一些基准测试来比较吗？另外，你可以执行a[0]并检查返回类型...这些都是经验性的问题，看起来是这样。 - juanpa.arrivillaga

不会使其成为离题。经验性问题符合StackOverflow的准则。 - Aadit M Shah

此外，这也是一个对其他有着同样问题的人而言很好的资源。 - Aadit M Shah

Answer 1

哪种方法更快？还有其他方法吗？

第二种方法更快。

当我访问a [0]时，numpy会返回int64还是Python long？

它将返回int64。

如果它返回Python long，那么我假设两种方法都很慢，因为它们适用于任意精度数字。我在这方面的假设正确吗？

有关更多详细信息，请参见此线程：Slow bitwise operations

- ShreyasG

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感谢您整理我的答案 :) - ShreyasG

"第二种方法更快。" <-- 有证据吗？同时，我没有在您提供的链接中看到对原问题的答案。 - charlesreid1

使用timeit，第一种方法的_CPU时间: 用户34微秒，系统: 0纳秒，总计: 34微秒_，第二种方法的_CPU时间: 用户8微秒，系统: 1微秒，总计: 9微秒。这个问题是开放式的，我已经尝试回答了其中的一些。 - ShreyasG