Numpy通过concurrent.futures多进程方式填充Numpy数组

在本文中，我们将介绍使用Python标准库concurrent.futures中的多进程接口来对Numpy数组进行填充的方法。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy数组的填充

Numpy是Python科学计算的重要扩展库，它提供了高效的数组计算操作。在大规模数据处理中，我们往往需要对Numpy数组进行填充。如果填充的数据量较大，会导致计算速度较慢。这时候，我们可以使用Python标准库concurrent.futures的多进程接口来加速填充操作。

假设我们需要对一个Numpy数组进行如下填充操作：

import numpy as np

def fill_func(x):
    return x**2

a = np.zeros(10000000)
for i in range(len(a)):
    a[i] = fill_func(i)

这个操作是将a数组填充为 $ReferenceError: katex is not defined$ 。如果我们对这个过程使用普通的单进程方式，需要等待很长时间。这时候，我们可以使用concurrent.futures的多进程接口，利用多核来并行处理计算任务，从而大大缩短计算时间。

使用concurrent.futures多进程填充Numpy数组

下面是使用concurrent.futures多进程接口填充Numpy数组的核心代码：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def fill_array(a, fill_func, chunksize=1000):
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        for i in range(0, len(a), chunksize):
            j = min(i+chunksize, len(a))
            a[i:j] = list(executor.map(fill_func, range(i, j)))

这个函数接受三个参数：目标Numpy数组a、填充函数fill_func、每个进程处理的任务块大小chunksize。函数的实现核心在于使用ProcessPoolExecutor创建了多个进程，对于输入的任务块并行进行处理，最后合并结果。

我们可以用下面的代码来测试这个函数的性能：

t1 = time.time()
fill_array(a, fill_func)
print("processes elapsed time:", time.time()-t1)

可以看出，使用多进程方式可以大大提高填充的速度。

示例：计算Numpy数组求和

不仅仅是填充Numpy数组，我们可以利用多进程并行方式来处理各类Numpy计算任务。下面是一个求和任务的示例：

import time
import numpy as np
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import multiprocessing

def sum_func(a):
    return np.sum(a)

def parallel_sum(a, num_process):
    n = len(a)
    step = (n-1)//num_process+1
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        results = list(executor.map(sum_func, [a[i:i+step] for i in range(0, n, step)]))
    return sum(results)

np.random.seed(2022)
a = np.random.rand(1000000)

t1 = time.time()
serial_sum = np.sum(a)
print("serial elapsed time:", time.time()-t1)

t1 = time.time()
parallel_sum_2 = parallel_sum(a, 2)
print("2 processes elapsed time:", time.time()-t1)

t1 = time.time()
parallel_sum_4 = parallel_sum(a, 4)
print("4 processes elapsed time:", time.time()-t1)

print("serial:", serial_sum, "parallel 2 processes:", parallel_sum_2, "parallel 4 processes:", parallel_sum_4)