python slice是共享内存吗_在共享内存中使用numpy数组进行多处理

在共享内存中使用numpy数组进行多处理

我希望在共享内存中使用numpy数组，以便与多处理模块一起使用。困难之处在于它像一个numpy数组一样使用，而不仅仅是作为一个ctype数组使用。from multiprocessing import Process, Arrayimport scipydef f(a):

a[0] = -a[0]if __name__ == '__main__':

# Create the array

N = int(10)

unshared_arr = scipy.rand(N)

arr = Array('d', unshared_arr)

print "Originally, the first two elements of arr = %s"%(arr[:2])

# Create, start, and finish the child processes

p = Process(target=f, args=(arr,))

p.start()

p.join()

# Printing out the changed values

print "Now, the first two elements of arr = %s"%arr[:2]

这将产生如下输出：Originally, the first two elements of arr = [0.3518653236697369, 0.517794725524976]Now, the first two elements of arr =

[-0.3518653236697369, 0.517794725524976]

数组可以ctype的方式访问，例如，arr[i]合乎道理。但是，它不是一个numpy数组，我不能执行诸如-1*arr，或arr.sum()..我认为一个解决方案是将ctype数组转换为numpy数组。然而(除了不能使这个工作)，我不相信它将不再共享。

似乎有一个标准的解决办法，必须是一个共同的问题。

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