multiprocess.pool.apply的参数引发一个错误，即它是循环中的int时，它是不可迭代的int

Question

在类函数中，我有一个可迭代的函数，该函数遍历给定输入数据矩阵的所有向量。我通过索引来做到这一点，因为我会跟踪检查哪些点以及它们属于哪个簇。 现在，我试图将其并行化，并且出现两个问题：

[pool.apply(self.expandcluster, args=i) for i in np.where(self._checked == 0)[0]]

引发错误：

TypeError: expandcluster() argument after * must be an iterable, not int

因此，我想知道如何通过向函数“ expandcluster（）”馈送受并行进程影响的布尔向量的索引来进行迭代。

然后，我可能还需要担心并行进程如何影响矢量。但是，多处理教程/文档对此主题非常缺乏。如您所见，我现在尝试遍历该函数，该函数不返回任何值，仅更改两个向量。

class A():

    def _init_(self):
         init stuff...

    def fit(self, x):
        self._checked = False * np.array(np.size(X, axis=0))
        pool = mp.Pool(8)
        [pool.apply(self.expandcluster, args=i) for i in p.where(self._checked 
         == 0)[0]]

    def expandcluster(self, pointIndice):
        self._checked[pointIndice] = 1
        self._clusterIDs = self.find_points(pointIndice)

它用于DBSCAN的特殊实现，这是一种无监督的群集算法。之所以这样构造数据流，是因为当我检查一个点并证明它是一个聚类中心时，我会检查同一区域中的所有周围点。现在，我不必再次检查这些内容。 我首先实现了没有并行化的算法，效果很好。我可以使用额外的计算能力。原始算法通过范围为（np.size（X，axis = 0））的for循环运行。