python多线程多进程实现矩阵相乘

在Python中，要实现多线程和多进程，可以使用内置的`threading`和`multiprocessing`库。实现矩阵相乘的方法一般是将矩阵拆分成若干个块，然后分配给不同的线程或进程进行计算，最后合并结果。

下面是使用`multiprocessing`库实现矩阵相乘的示例代码：

import numpy as np
import multiprocessing

def matrix_multiplication(matrix1, matrix2, result, i, j):
    """计算矩阵块的乘积"""
    m, n, p = i.shape, j.shape, i.shape
    for r in range(m):
        for c in range(n):
            temp = 0
            for k in range(p):
                temp += i[r][k] * j[k][c]
            result[r][c] += temp

def parallel_matrix_multiplication(matrix1, matrix2, num_processes=2):
    """多进程矩阵乘法"""
    m, n, p = matrix1.shape, matrix2.shape, matrix1.shape
    result = np.zeros((m, n))
    pool = multiprocessing.Pool(num_processes)
    for i in range(0, m, m // num_processes):
        for j in range(0, n, n // num_processes):
            submatrix1 = matrix1[i:i+m//num_processes, :]
            submatrix2 = matrix2[:, j:j+n//num_processes]
            pool.apply_async(matrix_multiplication, (submatrix1, submatrix2, result[i:i+m//num_processes, j:j+n//num_processes], submatrix1, submatrix2))
    pool.close()
    pool.join()
    return result

这个示例中，我们使用`numpy`生成两个随机矩阵，并将其拆分成若干个块，然后使用`multiprocessing`库创建多个进程并分配给它们不同的块进行计算。最后将计算结果合并。