一种快速量化numpy向量的方法

Question

我有大量的numpy向量，每个都有8位整数值的shape（3，）：

vec = np.random.randint(2**8, size=3)

我想用一些已知的约化因子把这些向量量子化到一个更小的空间。我知道我可以通过一系列操作来解决这一问题，方法是用定义信息丢失量的值定义另一个向量，将vec除以该向量，然后将得到的值协调回整数：

^{pr2}$

有没有一种更快的方法来量化这些numpy向量呢？我将非常感谢其他人在这个问题上的任何想法。在

Answer 1

假设您的折减系数是2的幂次，那么您所显示的操作相当于清除最后几位。这可以通过使用位与运算符&一步完成。可以直接使用Python二进制字面值0b11111000或do 256 - denominator直接指定位掩码。所以多亏了numpy广播，你需要做的就是

vec & (256 - denominator)