可以通过使用MPI4Py库来将NumPy与MPI集成使用。MPI4Py是一个Python接口，它允许Python程序员使用MPI（Message Passing Interface）来并行化他们的代码。
以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用NumPy和MPI4Py来并行计算一个向量的平均值：
from mpi4py import MPI
import numpy as np
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()
# Generate random data
data = np.random.rand(100)
# Scatter data to all processes
local_data = np.empty(100 // size, dtype=float)
comm.Scatter(data, local_data, root=0)
# Compute local sum
local_sum = np.sum(local_data)
# Gather local sums to root process
global_sum = comm.reduce(local_sum, op=MPI.SUM, root=0)
if rank == 0:
print("Global sum:", global_sum)
print("Global average:", global_sum / 100)
在上面的代码中，首先导入MPI和NumPy库。然后通过comm = MPI.COMM_WORLD创建一个MPI通信器，并获取当前进程的rank和总进程数。接下来生成一个随机的100个元素的向量data，然后使用comm.Scatter将数据分发给所有进程。
每个进程计算其本地数据的总和，并使用comm.reduce将本地总和汇总到根进程。最后，根进程输出全局总和和平均值。
通过使用MPI4Py和NumPy，可以方便地并行化NumPy代码，并在多核或分布式计算环境中利用所有可用资源。
