Težava skupne rabe velikih matrik numpy med nadrejenimi in podrejenimi procesi v Pythonu je obravnavana v tem priročniku. Da bi povečali uporabo virov in preprečili podvajanje podatkov, poudarja uporabo skupnega pomnilnika. Primeri iz resničnega sveta, kot je delo z datotekami HDF5, kažejo, kako uporabiti te strategije v resničnih situacijah, s čimer izboljšamo razširljivost in zmogljivost.