python 多线程 矩阵运算

在Python中，可以使用多线程来加速矩阵运算。下面是一个使用多线程进行矩阵向量乘法的示例代码：

import numpy as np
import threading

# 定义线程类
class MatrixVectorThread(threading.Thread):
    def __init__(self, matrix, vector, result, row):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.matrix = matrix
        self.vector = vector
        self.result = result
        self.row = row

    def run(self):
        # 计算矩阵的一行与向量的乘积
        self.result[self.row] = np.dot(self.matrix[self.row], self.vector)

def parallel_matrix_vector_multiplication(matrix, vector):
    # 创建结果数组
    result = np.zeros(matrix.shape[0])

    # 创建线程列表
    threads = []
    for i in range(matrix.shape[0]):
        thread = MatrixVectorThread(matrix, vector, result, i)
        thread.start()
        threads.append(thread)

    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()

    return result

在这个示例代码中，我们首先定义了一个`MatrixVectorThread`类，用于计算矩阵的一行与向量的乘积。然后，我们定义了一个`parallel_matrix_vector_multiplication`函数，该函数使用多线程来计算矩阵与向量的乘积。具体来说，该函数首先创建一个结果数组，然后创建一个线程列表，每个线程计算矩阵的一行与向量的乘积，并将结果存储在结果数组中。最后，该函数等待所有线程完成，并返回结果数组。