Почему мой алгоритм сортировки с массивом numpy работает медленнее, чем со списками?

Я пытался отсортировать список с помощью последовательной битонной сортировки и хотел сделать это быстрее, отсортировав массив numpy вместо списка, но он стал только медленнее. Что я сделал не так?

Вот алгоритм сортировки:

from datetime import datetime
import numpy as np


def compAndSwap(a, i, j, dire):
    if (dire == 1 and a[i] > a[j]) or (dire == 0 and a[i] < a[j]):
        a[i], a[j] = a[j], a[i]


def bitonicMerge(a, low, cnt, dire):
    if cnt > 1:
        k = cnt // 2
        for i in range(low, low + k):
            compAndSwap(a, i, i + k, dire)
        bitonicMerge(a, low, k, dire)
        bitonicMerge(a, low + k, k, dire)


def bitonicSort(a, low, cnt, dire):
    if cnt > 1:
        k = cnt // 2
        bitonicSort(a, low, k, 1)
        bitonicSort(a, low + k, k, 0)
        bitonicMerge(a, low, cnt, dire)


def sort_(a, N, up):
    bitonicSort(a, 0, N, up)

И вот часть при запуске этого алгоритма для списка:

with open('data.txt') as f:
    
    line = f.readline()
    a = line[1:-2].split(', ')
    a = list(map(int, a))


n = len(a)

up = 1

time1 = datetime.now()

sort_(a, n, up)

time2 = datetime.now()


print("\nCurrent Time  = ", time2-time1)

А вот для массива numpy:

with open('data.txt') as f:
    line = f.readline()
    a = np.array(line[1:-2].split(', ')).astype('int32')


n = a.size
up = 1

time1 = datetime.now()

sort_(a, n, up)

time2 = datetime.now()

print("\nCurrent Time  = ", time2-time1)

Что я пропустил?