python与numpy移位

Question

我正在使用64位无符号整数，并且在对位进行了移位后比较了该值，然后再解码其余的位值。 我正在遍历数百万个值，并试图减少处理时间。

问题是uint64或numpy-uint64不支持移位。 我试图避免使用int64来避免出现负值。

示例数据：移位后（word >> 60）为0x8204000000000080：= -8＃但与0x8比较

循环一百万次并查看需要花费多长时间，发现在所有方法中，“ >>”移位运算符是最方便的，其次是调用abs（）函数的最佳选择。 是否有更好，更方便的解决方案？

循环码：

import numpy as np
import time

start_time= time.time()
for i in range(1000000):
    x= np.int64(-1)
    x=np.right_shift(x,60)
print (time.time()-start_time)

start_time= time.time()
for i in range(1000000):
    x= np.uint64(-1)
    x=int(x/(2**60))
print (time.time()-start_time)

start_time= time.time()
for i in range(1000000):
    x= np.int64(-1)
    x=abs(x>>60)
print (time.time()-start_time)

start_time= time.time()
for i in range(1000000):
    x= np.int64(-1)
    x= x>>60
print (time.time()-start_time)

输出：

2.055999994277954
3.1540000438690186
0.619999885559082
0.5810000896453857

Answer 1

问题是，当您将偏移应用于数组标量时，NumPy尝试生成可容纳两个输入dtype的所有值的输出类型（将Python int强制转换为int32或int64）。 没有可以容纳uint64和带符号dtype的所有值的整数dtype，并且在这里不是浮点数的选择。

当一个操作数是数组而另一个是标量（此处为Python int）时， NumPy尝试将标量填充为较小的dtype ，对于大多数移位操作，这意味着将移位量强制转换为int8或uint8，具体取决于其他操作数已签名。 uint64和uint8都适合uint64。

您必须将偏移量转换为无符号整数：

>>> numpy.uint64(-1) >> 1
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: ufunc 'right_shift' not supported for the input types, and the inputs
 could not be safely coerced to any supported types according to the casting rul
e ''safe''
>>> numpy.uint64(-1) >> numpy.uint64(1)
9223372036854775807

Answer 2

>>> import numpy
>>> a = numpy.array([1,2,3],dtype=numpy.uint64)
>>> a>>2
array([0, 0, 0], dtype=uint64)

>>> a = numpy.array([1,2,2**64-1],dtype=numpy.uint64)
>>> a>>2 
array([0, 0, 4611686018427387903], dtype=uint64)
>>> a>>60
array([ 0,  0, 15], dtype=uint64)

我可能不明白这个问题？