Многопроцессорный ввод в Python 2d Array - PullRequest
0 голосов
/ 13 марта 2019

Я пытаюсь создать пул процессов, используя многопроцессорную обработку с аргументами двухмерного массива, используя starmap. Однако, аргументы, кажется, вводятся строка за строкой, а не элемент за элементом.

Я хотел бы использовать каждый элемент для создания выходного массива 3d с массивом, соответствующим каждому элементу входного массива 2d

Я создал упрощенный код, чтобы проиллюстрировать, что я имею в виду:

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)

Входные массивы Xindices и Yindices были,

[[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]]

и

[[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]]

соответственно, с соответствующим выходным значением,

[[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]]

Моя цель - получить результат, похожий на

[[[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.

Если есть предложение по оптимизации того, как я настроил свои массивы, это, безусловно, будет приветствоваться, так как я довольно новичок в этом.

Все это было написано на Python 3.7.

Заранее спасибо за помощь!

1 Ответ

0 голосов
/ 13 марта 2019

Я пробовал это

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'))
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...