我可以并行化这个嵌套for循环吗？（Python 3.5版）

Question

我最近发现我的代码的瓶颈是下面的代码块。N的阶数为10000，L（10000）^2。RQ\u func只是一个接受索引（元组）并返回float V和{index:probability}格式的dictionary sp\u dist的函数。你知道吗

有什么方法可以并行化这个代码吗？我可以访问群集计算，从中我可以使用多达20个核心的时间，并希望使用该选项。你知道吗

    R = np.empty((L,))
    Q = scipy.sparse.lil_matrix((L, N))

    traverser = 0        # Populate R and Q by traversing the array
    for s_index in state_indices:
        for a_index in action_indices:
            V, sp_dist = RQ_func(s_index, a_index)
            R[traverser] = V
            for sp_index, prob in sp_dist.items():
                Q[traverser, sp_index] = prob
            traverser += 1