Numpy int 位长度

我想找到以二进制表示无符号 numpy 整数（或整数数组中的每个元素）所需的位数，就像 python 的int.bit_length()确实如此，但 numpy 似乎没有等效的功能。

例如：

>>> int(0b1000).bit_length()
4
>>> np.uint8(0b1000).bit_length()
AttributeError: 'numpy.uint8' object has no attribute 'bit_length'

谁能帮我找到正确的功能？我当前的方法是将每个数组元素转换为 python int 来查找位长度，为了速度和清晰度，这似乎是一个糟糕的选择：

np.vectorize(lambda np_int: int(np_int).bit_length())

您可以取数组 log2 的上限。

import numpy as np

x = np.random.randint(0, 100, size=30)
x
# returns:
array([92,  7, 53, 24, 85, 53, 78, 52, 99, 91, 79, 40, 82, 34, 18, 26, 20,
        7, 47, 38, 78, 50, 15, 12, 54,  3, 91, 82, 22, 90])

np.ceil(np.log2(x)).astype(int)
# returns:
array([7, 3, 6, 5, 7, 6, 7, 6, 7, 7, 7, 6, 7, 6, 5, 5, 5, 3, 6, 6, 7, 6,
       4, 4, 6, 2, 7, 7, 5, 7])