Python scipy-pearson系数显然可以自发地并行计算

我有以下脚本：

#/usr/bin/env python
将numpy作为np导入
将scipy.stats导入为sts
def corr_函数（X，res，tau_vals）：
对于z，枚举中的tau（tau_vals）：
x=x[：-tau]
y=X[tau:]
r、 p=sts.pearsonr（x，y）
res[z，1]=r
返回res
my_list=[x代表范围内的x（10**6）]
tau_max=10**5
tau_vals=sorted（列表（集合（np.geomspace（1，tau_max，num=10**4，dtype=int）））
res=np.零（len（tau_vals），2））
res[：，0]=tau_vals
打印（“进行计算”）
res=corr_funct（我的列表、res、tau_vals）
np.save（'my_res.npy'，res）

问题如下：当我启动它时，一切都很好。当它“进行计算”并调用

corr_funct（）

时，会发生以下情况：

top

告诉我有一个程序正在运行：

相反，如果我查看

htop

我会看到许多线程启动：

进程正在休眠，但有人告诉我它会减慢计算速度。我不明白发生了什么事

更奇怪的是，我注意到如果我

def corr_funct(X, res, tau_vals):

    for z, tau in enumerate(tau_vals):
        x = X[:-tau]
        y = X[tau:]
        r, p = sts.pearsonr(x, y)
        res[z, 1] = r

    return res

与

这种奇怪的行为似乎不再发生了。我完全不知道发生了什么，但我看不出我的代码有任何错误，而且这似乎是由于

enumerate

造成的，这让我觉得更奇怪

我对使用

枚举

并不陌生，但我想知道：它是否可能导致这种奇怪的行为

编辑1.1我简化了一点示例

编辑1.2即使我删除了

enumerate

，行为也会发生。这似乎“不太可能”发生。对我来说越来越奇怪

编辑2该行为似乎（该发现似乎非常可靠）是由于

scipy.stats.pearsonr（x，y）

造成的。有人知道为什么吗

编辑3显示配置的输出如下所示：

np.show_config()
blas_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
blis_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
blas_opt_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
lapack_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_lapack_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
lapack_opt_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]

---

我个人忽略了它的含义。

SciPy使用NumPy，SciPy和NumPy都依赖于底层的BLAS库

从

numpy.show_config（）

的输出中，我们看到您安装的numpy正在使用库。要更改OpenBLAS使用的线程数，请更改环境变量

OpenBLAS\u NUM\u threads

。例如，查看设置

OPENBLAS\u NUM\u THREADS=1是否提供串行行为

您可以在Python脚本中使用

import os

os.environ['OPENBLAS_NUM_THREADS'] = 1

在Python之外，它将取决于您使用的操作系统。例如，在Linux或Mac OS中，要仅为正在运行的Python命令设置环境变量，可以使用

$ OPENBLAS_NUM_THREADS=1 python myscript.py

有关详细信息，请搜索“设置环境变量”

如果设置
OPENBLAS\u NUM\u THREADS
无效，请尝试设置
OMP\u NUM\u THREADS=1

更多信息请访问。
有趣的观察，谢谢。你对这一事实的后果有什么猜测吗？
scipy
在引擎盖下使用
numpy
，它经过优化以利用多线程和多处理。显示
np.Show_config（）
的输出。这将告诉您安装numpy所使用的基础BLAS库。它成功了，谢谢。我是通过导入os.environ[“OPENBLAS\u NUM\u THREADS”]=“1”

实现的。如果这是一种标准的方式，没有问题，写在答案中，我会接受。再次感谢。您使用的是什么平台？Linux？

>>os.name'posix'>>>platform.system（）'Linux'

如果让线程数大于1，代码会更高效吗？说4。。。

$ OPENBLAS_NUM_THREADS=1 python myscript.py