量化数值向量的快速方法

Question

我有大量的numpy向量，每个都是形状(3，)，有8位整数值：

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

我想通过一些已知的缩减因子将这些向量量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个问题，方法是定义另一个具有定义信息损失量的值的向量，将vec除以该向量，然后将结果值返回整数：

>>> vec = np.random.randint(2**8, size=3)
>>> denominator = np.full(3, 8)
>>> divided = vec / denominator
>>> ints = divided.astype(int)
>>> ints *= denominator
>>>
>>> vec
array([205, 182,  99])
>>> ints
array([200, 176,  96])

有没有一种更快的方法来量化这些数值向量呢？我非常感谢其他人在这个问题上能分享的任何想法。