Question

我了解到numpy无法处理非本地整数，但是如何将python高精度整数存储为array本机整数（在任一端序中）？例如

a = 105951305240504794066266398962584786593081186897777398483830058739006966285013

因为它的256位而不能存储为本地整数。但是它可以存储为

A = array([18196013122530525909, 15462736877728584896,
           12869567647602165677, 16879016735257358861], dtype=uint64)

使用little-endian（即a == A[0] + A[1]<<64 + A[2]<<128 + A[3]<<192）或A[::-1]作为big-endian。如何在这里从a转换为A？

我想将此“ python-side”数字转换为“ numpy-side”，以便我可以在其上运行高效算法（例如，使用傅立叶变换的快速乘法）。

我认为Python内部应该已经在使用类似的结构。我需要做的就是将其“暴露”到numpy，但是我不确定确切的结构或如何“暴露”它。最直接的方法当然是使用while循环：

A = np.zeros(4, 'uint64')
i = 0
while a > 0:
    A[i] = a & (2**64-1)
    a  >>= 64
    i   += 1

但是我想知道还有更多的“本机”或“有效”方式吗？

感谢您的帮助！