使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和

好的，这是一个很好的问题。以下是使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和的Python代码，您可以参考：

import multiprocessing

def calc_row_sum(row):
    return sum(row)

if __name__ == '__main__':
    m = 5
    n = 4
    matrix = [[i*j for j in range(n)] for i in range(m)]
    
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        row_sums = pool.map(calc_row_sum, matrix)

    for i in range(m):
        print(f"Row {i}: {row_sums[i]}")

这个代码可以接收一个m行n列的二维列表（本例中是5行4列），并使用并行计算的方式返回每一行的和。我们通过使用Python的multiprocessing模块来创建一个进程池，然后使用Pool.map()方法并行计算每一行的和。最后，我们将结果打印出来。

相关问题

使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和。

下面是一个使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和的示例代码：

import random
from multiprocessing import Pool

m, n = 5, 10

# 生成m行n列的二维列表
matrix = [[random.randint(1, 10) for _ in range(n)] for _ in range(m)]

# 定义计算每行和的函数
def row_sum(row):
    return sum(row)

# 创建进程池
pool = Pool()

# 并行计算每行和，并输出结果
results = pool.map(row_sum, matrix)
for i, result in enumerate(results):
    print(f"第{i+1}行的和为{result}")

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

在上面的代码中，首先生成了一个5行10列的二维列表matrix。然后定义了一个计算每行和的函数row_sum。接下来创建了一个进程池pool，并使用map函数并行计算每行的和。最后遍历每个结果并输出。最后关闭进程池。

Python使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和。

下面是一种Python使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和的实现方式：

import multiprocessing

def calculate_row_sum(row):
    return sum(row)

if __name__ == '__main__':
    m = 5
    n = 3
    data = [[i*j for i in range(n)] for j in range(m)]  # 生成二维列表

    with multiprocessing.Pool() as pool:
        row_sums = pool.map(calculate_row_sum, data)

    for i, row_sum in enumerate(row_sums):
        print('Row {}: {}'.format(i, row_sum))

这个示例代码中，我们首先定义了一个`calculate_row_sum`函数，它接收一个列表作为参数，并返回这个列表的和。接着我们生成了一个$m$行$n$列的二维列表`data`，其中每个元素都是它所在的行数和列数的乘积。

然后我们使用`multiprocessing.Pool`创建了一个进程池，并使用`pool.map`方法将`data`中的每一行作为参数传递给`calculate_row_sum`函数，让它们在不同的进程中并行计算。得到的结果是一个长度为$m$的列表`row_sums`，其中每个元素是对应行的和。

最后我们使用`enumerate`函数来遍历`row_sums`列表并输出每行的和。