并行处理-合并结果
创始人
2024-12-18 14:30:54
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使用Python的multiprocessing库进行并行计算，将结果合并为一个列表或数组。
示例代码：
import multiprocessing as mp
import numpy as np
def calc_square(num):
return num*num
if __name__ == '__main__':
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
with mp.Pool(processes=3) as pool:
results = pool.map(calc_square, nums)
print(np.array(results))
在上面的示例中，我们定义了一个计算平方的函数calc_square，并将其应用于一个包含9个数字的列表nums。然后使用multiprocessing.Pool创建进程池，并使用map方法将calc_square函数应用于nums中的每个数字。最后，我们将结果合并为一个numpy数组并打印出来。
此方法可应用于任何需要并行处理数据并将结果合并为列表或数组的情况。
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