使用python多处理通过迭代返回多个变量的平均值

我想在多次迭代之后计算几个变量的平均值。我的函数创建随机数据，并从中计算变量（使用其他函数）

到目前为止，我已经：

stuff1_list = []
stuff2_list = []
stuff3_list = []
for i in range(100):
    data = create_data(arg1, arg2)
    stuff1_list.append(calc_stuff1(data))
    stuff2_list.append(calc_stuff2(data))
    stuff3_list.append(calc_stuff3(data))
mean1 = np.mean(stuff1_list)
mean2 = np.mean(stuff2_list)
mean3 = np.mean(stuff3_list)

我一直在试图找出如何使用多处理来实现这一点，但我对进程、队列、池等感到困惑。如何通过并行处理完成这项工作？

我的方法是：

def do_stuff（）：
材料清单=[]
对于范围（100）内的i：
数据=创建数据（arg1、arg2）
填充列表。追加（计算填充（数据））
打印（np.平均值（物料清单））
对于范围（3）中的i：
p=multiprocessing.Process（target=do_stuff，args=（））
p、 开始（）

我的方法是：

def do_stuff（）：
材料清单=[]
对于范围（100）内的i：
数据=创建数据（arg1、arg2）
填充列表。追加（计算填充（数据））
打印（np.平均值（物料清单））
对于范围（3）中的i：
p=multiprocessing.Process（target=do_stuff，args=（））
p、 开始（）

在“范围（3）内的i”中的数字3是否为磁芯数？为了澄清，我需要在每次迭代中生成新的数据，所以它应该在循环“范围（100）”内。3是您拥有的进程数量，它们可以在相同或不同的核心上运行。是否要在同一数据上运行所有例程？此实现分别为每个例程调用

create_data

！关于数据，这是随机数据，所以我为100次中的每一次创建新数据很重要。然后，我只为该数据计算一次变量。如果

create\u data

在每次调用时返回新数据，则应该可以。OK。只是我不明白如果

范围（100）

循环之外，如何调用

creata\u data

100次。我是否遗漏了与

多处理.Process

工作方式相关的内容？是否“for I in range（3）：”中的数字3是核心数？为了澄清，我需要在每次迭代中生成新的数据，所以它应该在循环“范围（100）”内。3是您拥有的进程数量，它们可以在相同或不同的核心上运行。是否要在同一数据上运行所有例程？此实现分别为每个例程调用

create_data

！关于数据，这是随机数据，所以我为100次中的每一次创建新数据很重要。然后，我只为该数据计算一次变量。如果

create\u data

在每次调用时返回新数据，则应该可以。OK。只是我不明白如果

范围（100）

循环之外，如何调用

creata\u data

100次。我是否遗漏了与

多处理.Process

工作方式相关的内容？