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为什么要用numpy python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，
python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。
Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组(在Tensorflow里面偏向于矩阵理解)，也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。
NumPy的出现弥补了这些不足。
引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32513483
需要用到 numpy 时往往是数据量较大的场景，如果直接复制会造成大量内存浪费。共享 numpy 数组则是通过上面一节的 Array 实现，再用 numpy.frombuffer 以及 reshape 对共享的内存封装成 numpy 数组，代码如下：
# encoding:utf8
import ctypes
import os
import multiprocessing
import numpy as np
NUM_PROCESS = multiprocessing.cpu_count()
def worker(index):
main_nparray = np.frombuffer(shared_array_base, dtype=ctypes.c_double)
main_nparray = main_nparray.reshape(NUM_PROCESS, 10)
pid = os.getpid()
main_nparray[index, :] = pid
return pid
if __name__ == "__main__":
shared_array_base = multiprocessing.Array(
ctypes.c_double, NUM_PROCESS * 10, lock=False)
pool = multiprocessing.Pool(processes=NUM_PROCESS)
result = pool.map(worker, range(NUM_PROCESS))
main_nparray = np.frombuffer(shared_array_base, dtype=ctypes.c_double)
main_nparray = main_nparray.reshape(NUM_PROCESS, 10)
print( main_nparray )运行结果：
到此这篇关于Python多进程共享numpy 数组的方法的文章就介绍到这了,更多相关Python多进程共享numpy 数组内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: Python多进程共享numpy 数组的方法
本文链接: https://lsjlt.com/news/131414.html(转载时请注明来源链接)
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