numpy 的按位运算

Question

假设我有两个使用 numpy 数组表示的 bitboards：

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？

---

我可以想到两种方法。这是第一种方式：

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

这是第二种方式：

a[0] |= 1 << 10

哪个更快？有没有其他方法可以做到这一点？我特别想知道：

1. 当我访问 a[0] 时，numpy 是否返回 int64 或 Python long？
2. 如果它返回 Python long，那么我假设这两种方法都很慢，因为它们适用于任意精度的数字。我的假设是否正确？
3. 如果是这样，有没有办法让按位运算对固定精度数字起作用？

请注意，我使用的是 Python 版本 3。

Answer 1

哪个更快？有没有其他方法可以做到这一点？

第二种方法更快。

当我访问 a[0] 时，numpy 是否返回 int64 或 Python long？

它会返回一个int64。

如果它返回 Python long，那么我假设这两种方法都很慢，因为它们适用于任意精度的数字。我的假设是对的吗？

更多详情见此帖：Slow bitwise operations