并行数组和从文件中读取整数/浮点数的问题可以使用多线程或并行处理的方法来解决。下面是使用Python的multiprocessing库和numpy库来解决这个问题的示例代码。
示例1:使用多线程并行读取整数数组
import threading
def read_integers(filename):
with open(filename, 'r') as file:
integers = [int(line.strip()) for line in file]
return integers
def parallel_read_integers(filenames):
results = []
def worker(filename):
integers = read_integers(filename)
results.append(integers)
threads = []
for filename in filenames:
t = threading.Thread(target=worker, args=(filename,))
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join()
return results
# Example usage
filenames = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']
results = parallel_read_integers(filenames)
print(results)
示例2:使用numpy并行计算数组和
import numpy as np
import multiprocessing
def parallel_array_sum(arr1, arr2):
num_processes = multiprocessing.cpu_count()
chunk_size = len(arr1) // num_processes
chunks = [(arr1[i:i+chunk_size], arr2[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(arr1), chunk_size)]
pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)
results = pool.starmap(np.add, chunks)
pool.close()
pool.join()
return np.concatenate(results)
# Example usage
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
result = parallel_array_sum(arr1, arr2)
print(result)
在示例1中,使用多线程并行读取整数数组。read_integers
函数负责读取单个文件的整数,parallel_read_integers
函数创建多个线程来并行读取多个文件的整数,并将结果存储在results
列表中。
在示例2中,使用numpy库的并行计算功能来并行计算两个数组的和。parallel_array_sum
函数将数组分成多个块,每个块由一个进程处理,然后使用np.add
函数对每个块进行求和,最后使用np.concatenate
函数将结果合并为一个数组。
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