Tässä oppaassa käsitellään ongelmaa, joka liittyy suurten numpy-taulukoiden jakamiseen Pythonin ylä- ja alatason prosessien välillä. Resurssien käytön maksimoimiseksi ja tietojen päällekkäisyyden estämiseksi se korostaa jaetun muistin käyttöä. Tosimaailman esimerkit, kuten HDF5-tiedostojen kanssa työskentely, osoittavat, kuinka näitä strategioita käytetään todellisissa tilanteissa, mikä parantaa skaalautuvuutta ja suorituskykyä.