Question

我正在尝试通过使用starmap的2d数组参数进行多重处理来创建进程池。但是，参数似乎是逐行输入，而不是逐个元素输入。

我想使用每个元素来创建一个3d输出数组，该数组具有与2d输入数组中每个元素相对应的数组

我创建了一个简化的代码来说明我的意思：

import multiprocessing
import numpy as np

MeshNumberY = 5
MeshNumberX = 10

result_list = np.zeros( (MeshNumberX,MeshNumberY,3) )

Xindices = np.tile(np.arange(MeshNumberX),(MeshNumberY,1))
Yindices = np.tile(np.reshape(np.arange(MeshNumberY),(MeshNumberY,1)),(1,MeshNumberX))

def image_pixel_array(x,y):
    return np.array([5*x,5*y,255])

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())
    result_list = np.array(pool.starmap(image_pixel_array, zip(Xindices, Yindices)))
    print(result_list)

输入数组Xindices和Yindices是

[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]

和

[[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
 [3 3 3 3 3 3 3 3 3 3]
 [4 4 4 4 4 4 4 4 4 4]]

分别具有对应的输出

[[array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
  array([ 0,  5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45]) 255]
 [array([5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5])
  array([ 0,  5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45]) 255]
 [array([10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10])
  array([ 0,  5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45]) 255]
 [array([15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15])
  array([ 0,  5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45]) 255]
 [array([20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20])
  array([ 0,  5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45]) 255]]

我的目标是获得更类似的输出，

[[[0 0 255] [5 0 255] [10 0 255] [15 0 255] [20 0 255] [25 0 255] [30 0 255] [35 0 255] [40 0 255] [45 0 255]]
[[[0 5 255] [5 5 255] [10 5 255] [15 5 255] [20 5 255] [25 5 255] [30 5 255] [35 5 255] [40 5 255] [45 5 255]]
etc.

如果有人建议优化我的阵列设置方式，那当然也将受到欢迎，因为我对此并不陌生。

这些都是用Python 3.7编写的。

预先感谢您的帮助！

Answer 1

我尝试过

import multiprocessing
import numpy as np

MeshNumberY = 5
MeshNumberX = 10

result_list = np.zeros( (MeshNumberX,MeshNumberY,3) )

Xindices = np.tile(np.arange(MeshNumberX),(MeshNumberY,1))
Yindices = np.tile(np.reshape(np.arange(MeshNumberY),(MeshNumberY,1)),(1,MeshNumberX))
Zindices = Yindices.copy()

def image_pixel_array(x,y,z):

    return np.transpose([5*x,5*y,z*0+255])

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())
    result_list = np.array(pool.starmap(image_pixel_array, zip(Xindices, Yindices,Zindices)))
    print(np.reshape(result_list,(MeshNumberY,MeshNumberX,3),order='F'))

Python多处理2d阵列输入

1 个答案: