python中的同時模擬

Question

我有一大組簡單的模擬，我需要運行，我想知道它們是否可以同時完成。讓我描述一下這種情況：對於100種疾病，我有1000次吸毒流行，並且對於20種年齡組，這些疾病有1000次相應的殘疾權數（0-1級有多嚴重）。我需要做的模擬是，根據一系列流行率，確定有多少人會有不同的疾病組合。這裏是輸入數據看起來像10周的疾病是什麼：

from __future__ import division 
import numpy as np 
disease_number = np.array([1,2,3,4]*10) 
age = np.array([5, 10, 15, 20]*10) 
prevalence = np.random.uniform(0, 1, (40, 1000)) 
disability_weight = np.random.uniform(0,1,(40, 1000)) 

一個平局會是這個樣子，5歲的模擬，得出1

prev_draw1 = prevalence[age==5, 1] 
disability_draw1 = disability_weight[age==5, 1] 
simulation = np.random.binomial(1, prev_draw1, (100000, prev_draw1.shape[0]) 

然後計算鑑於多種疾病的合併症可歸因於每種疾病的殘疾體重，我做了以下工作：將分母設置爲當前殘疾體重的總和，並將特定疾病的殘疾體重作爲分子。對於疾病1：

denom = np.sum(disability_draw1**simulaiton) 
denom[denom==1]=0 
numerator = disability_draw1*simulation[:, 0] 
adjusted_dw = np.sum(numerator/denom) 

我需要爲每種疾病分別調整dw計算。有沒有辦法讓我同時進行這1000次模擬？任何幫助表示讚賞，我對python相當陌生，所以更多的描述是非常有用的。

Answer 1

如果您有多個處理器/內核，您可以查看多處理模塊。

雖然在同一時間運行1000次模擬可能有點貴。您應該一次以每個核心一個的速率運行模擬。

您可以使用隊列模塊並使用進程池。

這裏是它可能看起來像這樣一個小樣本（未測試）：

from multiprocessing import Process, Queue 

def run_simulation(simulations, results): 
    while simulations.qsize() > 0: 
     simulation_params = simulations.get() 
     # run simulation 
     results.put(simulation_result) 
     simulations.task_done() 

if __name__ == '__main__': 
    simulations_to_run = Queue() 
    simulations_to_run.put({}) # simulation parameters go in this dict, add all simulations, one per line (could be done in a loop, with a list of dicts) 
    results = Queue() 
    for i in range(8): #number processes you want to run 
     p = Process(target=run_simulation, args=(simulations_to_run, results)) 
     p.start() 

    simulations_to_run.join() 
    # now, all results shoud be in the results Queue 

http://docs.python.org/library/multiprocessing.html