¿Por qué NumPy en Python carga datos en paralelo con múltiples procesos y devuelve los mismos resultados?

La biblioteca NumPy en Python utiliza múltiples procesos para cargar datos en paralelo, acelerando la carga de datos. Al utilizar múltiples procesos para cargar datos simultáneamente, puede aprovechar las capacidades de computación paralela de los procesadores multinúcleo, lo que reduce significativamente los tiempos de carga de datos.

Los resultados devueltos son los mismos porque la carga de datos multiproceso de NumPy divide los datos en partes pequeñas y carga estas pequeñas partes de datos en múltiples procesos al mismo tiempo. Cada proceso carga los mismos datos, pero en un orden diferente. Finalmente, los datos cargados por todos los procesos se combinan para garantizar que los resultados devueltos sean completos y correctos.

Al cargar datos en paralelo a través de múltiples procesos, puede aprovechar al máximo la potencia informática del procesador multinúcleo de la computadora, mejorar la eficiencia de la carga de datos y garantizar la exactitud y coherencia de los datos. Esto es particularmente importante cuando se trata de grandes volúmenes de datos y datos de alta dimensión, y puede aumentar significativamente la velocidad operativa.