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，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

共享 numpy 数组

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：

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