Python - 在进程之间共享一个Numpy数组？

在进程之间共享一个Numpy数组，可以使用Python的multiprocessing库和numpy库。multiprocessing库提供了一个Array类，可以用来创建共享内存中的数组，而numpy库则可以将这个共享内存数组转换为Numpy数组。

以下是一个简单的示例：

import numpy as np
from multiprocessing import Array, Process

def worker(arr):
    arr_np = np.frombuffer(arr)
    arr_np *= 2

if __name__ == '__main__':
    arr = Array('i', range(5))
    np_arr = np.frombuffer(arr)

    print("Before:", np_arr)

    process = Process(target=worker, args=(arr,))
    process.start()
    process.join()

    np_arr_after = np.frombuffer(arr)
    print("After:", np_arr_after)

在这个示例中，我们首先创建了一个共享内存中的整数数组arr，然后将其转换为Numpy数组np_arr。接着，我们创建了一个worker函数，该函数接收一个共享内存数组作为参数，并将其转换为Numpy数组arr_np。在worker函数中，我们将数组中的每个元素乘以2。最后，我们在主进程中启动worker进程，并等待其完成。在worker进程完成后，我们再次打印Numpy数组，以查看数组中的元素是否已被更改。

需要注意的是，由于共享内存中的数组是在多个进程之间共享的，因此在访问和修改数组时需要小心处理，以避免出现竞争条件或其他同步问题。在实际应用中，可以使用multiprocessing库中的其他同步原语（如Lock、Semaphore等）来解决这些问题。