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我有一个numpy 结构化数组，其 dtype 具有不同数据类型的多个字段。我想在我的python multiprocesses中更新这个结构化的 numpy 数组。我想我会使用Pool。我可以用什么方式来共享这个 numpy 结构化数组？
我已经阅读了一些关于在Ctype Array中包装 numpy 数组的页面，但我认为没有合适的 ctype 。
我可以将此数组作为指针传递吗？我还想在cython中将该函数编写为工作进程。

代码示例如下：

import numpy as np
import multiprocessing as mp

def modi(arg):
    i,pt = arg
    if pt['mdistance'][0] == 4:
        return i
    pt['distance'] += 2

if __name__ == '__main__':
    eetype=[('coordinate', 'f8', (2,)), ('file_id', '<U11'), ('distance', 'f8', (2,))]
    aa= np.zeros(5, dtype=eetype)
    aa['file_id']=np.array(['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee'])
    aa['coordinate']=np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
    aa['distance']=np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
    print(aa)
    with mp.Pool(4) as p:
        a=list(p.map(modi, enumerate(aa)))
        #this aa array should be shared in different processes
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