numpy数组不适用于python多处理

numpy数组不适用于Python多处理的原因是因为numpy数组在多进程环境中不支持自动的内存共享。在多进程中，每个进程都有自己独立的内存空间，无法直接共享数据。而numpy数组是存储在内存中的大型数据结构，如果多个进程同时访问同一个numpy数组，会导致数据不一致或者出现竞争条件。

为了在多进程中使用numpy数组，可以使用一些特殊的技术来实现数据共享。其中一种常用的方法是使用共享内存，例如使用multiprocessing模块中的Value和Array来创建共享内存对象，然后将numpy数组的数据复制到共享内存中。这样多个进程就可以同时访问共享内存中的数据，实现数据共享。

另外，还可以使用multiprocessing模块中的Pool来实现进程池，将任务分配给多个进程并行处理。在这种情况下，可以将numpy数组拆分成多个子数组，每个子数组由一个进程处理，最后再将结果合并起来。

总结起来，numpy数组在多进程环境中不适用是因为无法直接实现数据共享。但可以通过使用共享内存或者进程池来间接实现多进程处理numpy数组的需求。

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