多进程比正常单进程慢

Question

我是多处理的新手，当我运行这个简单的例子时，我很惊讶。在

from multiprocessing import Pool
import numpy as np
import timeit

data = np.linspace(1,100, num=1000000)


def f(x):
    return x*x

start = timeit.default_timer()
if __name__ == '__main__':
    p = Pool(2)
    multi = p.map(f, data)
stop = timeit.default_timer()
print ("Multi: " + str(stop-start))

Nonmulti = np.zeros(len(data))
start = timeit.default_timer()
for i in data:
    Nonmulti[i-1] = f(i)
stop = timeit.default_timer()
print ("Non multi: " + str(stop-start))

通过查看任务管理器，我得到了以下具有不同进程数的数字：

^{pr2}$

所以我认为，多处理将比for循环快，因为池可以使用更多的CPU同时计算多个值。是几个过程的产生真的很费时，还是其他什么？有没有其他方法可以用来加速对大型数组的计算？在