pythonにおいてmultiprocessingを用いた並列処理で２次元配列を渡したい．

Pythonで多次元配列を並列計算したいと考えています．
100*100の二次元配列などをconcatenateして１つの配列にまとめました．
pool.map関数に渡す前は，tempの形状は以下の通りになるのですが，

python
1temp_T_data=temp_T[0:100]
2#temp_T_data shape =>(100,10201)

pool.map関数に渡した後，以下のように一次元しか渡されていませんでした．
tempと同じdata(100,10201),g(100,100) r_k(100,100) y_k(100,10000)になるようにしたいです．

python
1def solve(data):
2    
3    g=data[0:100]
4    r_k=data[100:200]      
5    y_k=data[200:10200] 
6    rho=data[10200]
7    print("data",data.shape,"g",g.shape,"rk",r_k.shape,"yk",y_k.shape,"rho",rho)
8    # => data(10201,),g(100,)  r_k(100,) y_k(100,)
9    #ほしい値はtempと同じdata(100,10201),g(100,100)  r_k(100,100) y_k(100,10000)になるようにしたいです．
10    return rho

以下はサンプルコードすべてです．

python
1from multiprocessing import Pool
2import numpy as np
3import sys
4import matplotlib.pyplot as plt
5   
6
7nx=100
8ny=100
9
10def solve(data):
11    
12    g=data[0:100]
13    r_k=data[100:200]      
14    y_k=data[200:10200] 
15    rho=data[10200]
16 
17   
18    print("data",data.shape,"g",g.shape,"rk",r_k.shape,"yk",y_k.shape,"rho",rho)
19    # => data(10201,),g(100,)  r_k(100,) y_k(100,)
20    return rho
21
22def main():
23  
24    np.random.seed(0)
25    g=np.random.randn(nx, ny)
26    
27    r_k=np.zeros((nx,ny))
28    y_k=np.zeros((nx*ny,1))  
29    
30    rho=1
31    iters=0
32    pool=Pool(processes=10)
33    
34    while(iters<2):
35        #g(100,100)
36        #r_k(100,100)
37        #y_kをnp.tileで(10000,100)
38        #rhoをnp.tileとtransposeで(1,100)
39        #行方向にconcatenate
40        
41        temp = np.concatenate((g,r_k,np.tile(y_k, (1,ny)),np.tile(rho, (nx,1)).transpose()), axis=0)
42        print("temp.shape",temp.shape)
43        #temp.shape =>(10201,100)
44        
45        
46        xnew = pool.map(solve, temp.transpose())
47        print(xnew)
48        
49       
50        iters = iters + 1
51        
52    pool.close()
53    pool.join()
54    
55    plt.imshow(g,cmap = "gray")
56    plt.show()
57    
58if __name__ == '__main__':
59    main()
60    
61