如何将for size in box_sizes语句循环遍历box_sizes，改为并行化处理列表box_sizes中的每个 size

在Python中，如果你想要并行处理列表`box_sizes`中的每个元素（在这个例子中是不同大小的子区域），你可以使用内置的`concurrent.futures`库或者第三方库如`joblib`或`multiprocessing`。这里是一个简单的例子，使用`joblib`库来进行并行计算：

from joblib import Parallel, delayed

def process_size(sub_array, size):
    all_zeros = np.zeros(len(sub_array) - size + 1, dtype=bool)
    ... (is_all_zeros函数的内容) ...
    return t

# 原始的for循环
# for size in box_sizes:
#     t = process_size(sub_array, size)
#     ... (后续处理代码) ...

# 并行处理
results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(process_size)(sub_array, size) for size in box_sizes)  # n_jobs=-1表示使用所有可用核心
t = np.sum(results, axis=0)

... (其他代码，例如计算概率、添加到Fractal_control_function等) ...

在这个优化版本中，`Parallel`函数接收一个包含`delayed`函数的列表，`delayed`会把单个任务封装成可以在后台运行的形式。每个`size`都在单独的工作进程中被处理，最后将结果汇总。