python多线程并⾏矩阵乘法_python实现简单的并⾏矩阵乘法python实现简单的并⾏矩阵乘法
python实现简单的并⾏矩阵乘法
本⽂采⽤的矩阵乘法⽅式是利⽤⼀个矩阵的⾏和⼆个矩阵的列相乘时不会互相影响。假设A(m,n)表⽰矩阵的m⾏,n列。那么
C(m,m)=A(m,n) * B(n,m) :
计算C矩阵时候分解成:
process-1:
C(1,1) = A(1,:) * B(:,1)
process-2:
C(1,2) = A(1,:) * B(:,2)
..........
process-m
C(m,m) = A(m,:) * B(:,m)
实现源码:
import multiprocessing #导⼊多进程模块,实现多进程
import os #验证,打印进程的id
import numpy as np #这个模块是为了实现矩阵乘法
def matrix_muti(i,j):
print('Current process is {0}'.pid())) #打印执⾏该函数时候的进程
A = [[1, 2], [5, 8]]
B = [[4, 8], [6, 5]]
A = np.array(A)
B = np.array(B)
#print(i,j)
try:
print(sum(A[i,:]*B[:,j]))
except:
pass
if __name__ == '__main__':
m=1
n=0
print('parent process is {0}'.pid())) #获取⽗进程id
for i in range(4):
#控制矩阵的⾏列数字变化
n=n+1
if n % 3 == 0:
m = m + 1
n = 1
#查看下标变化是否正确
print('下标变化:',m-1,n-1)
p = multiprocessing.Process(target=matrix_muti,args=(m-1,n-1,)) #固定格式,使⽤4个⼦进程求矩阵的乘积
p.start() #开始
p.join()
复制时候运⾏了下,发现复制到Pycharm时代码缩进变了,需要⼿动调整下,不然会报错
贴出运⾏结果如下:
转载于:blog.51cto/13155409/2120153
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