问从(xarray) dask.array到numpy数组的转换非常慢ENDask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模...
In [1]: import numpy as np In [2]: import dask.array as dka In [3]: foo = np.arange(10) In [4]: bar = np.arange(3) In [5]: foo[bar] Out[5]: array([0, 1, 2]) In [6]: foo[dka.from_array(bar)] <ipython-input-16-9c4b06c0d0c4>:1: FutureWarning: Using a non...
它与NumPy、Pandas和Scikit-Learn等流行库无缝集成,允许开发者在无需学习新库或语言的情况下,轻松实现跨多个核心、处理器和计算机的并行执行。 Dask的核心组件与语法 Dask由几个核心组件组成,包括动态任务调度系统、Dask数组(dask.array)、Dask数据框(dask.dataframe)和Dask Bag(dask.bag)。 动态任务调度系统:负责将...
importdask.arrayasda# 创建一个 1000x1000 的随机矩阵,每个元素为 0 到 1 之间的随机数x = da.random.random((1000,1000), chunks=(100,100))# 计算矩阵的平均值mean = x.mean().compute()print(f"Mean value is{mean}") 2. 使用 Dask DataFrames ...
Dask 数组支持许多标准 NumPy 操作,包括平均值和标准差等聚合操作。Dask 数组中的from_array函数将类似本地数组的集合转换为分布式集合。示例 2-5 展示了如何从本地数组创建分布式数组,然后计算平均值。 示例2-5. 创建分布式数组并计算平均值 import dask.array as da distributed_array = da.from_array(list(...
Dask Array Dask Array允许你处理大于内存的数组,适用于需要处理大规模Numpy数组的情况。 AI检测代码解析 import dask.array as da # 创建一个大规模Dask数组 x = da.random.random(size=(10000, 10000), chunks=(1000, 1000)) # 计算均值 mean = x.mean().compute() ...
Dataframe是基于Pandas Dataframe改进的一个可以并行处理大数据量的数据结构,即使对大于内存的数据也是能够处理的(注意:dask.array并不能直接处理大于内存的处理,从其源码中可以看出从Numpy Array转为Dask Array时,首先需要将Numpy Array放入内存)。 对于Bags,其最主要的是用于半结构化的大数据集,比如日志或者博客等等。
client, model, X_array, pred_contribs=True, validate_features=False ) # Use the result for further analysis return contribs XGBoost 使用多个 GPU 计算 shap 值的性能如图 2 所示。 图2 : Shap 推断时间。 基准测试是在一台 NVIDIA DGX-1 服务器上进行的,该服务器有 8 个 V100 gpu 和两个 20 ...
Dask的array也是类似的实现策略,其中每个分片都是一个NumPy的array。Dask作为一个基于Python的方案,自然用充分利用现有的库来完成其内部工作。 了解了数据分片的效果,让我们再来看看如何较少重复的计算。 将中间计算持久化 前面我们提到,对于包含数字的列,需要先进行解析才能得到数值类型的数据。由于大部分计算都需要用到...
Dask Array 模仿NumPy -documentation import numpy as np import dask.array as da f = h5py.File('myfile.hdf5') f = h5py.File('myfile.hdf5') x = np.array(f['/small-data']) x = da.from_array(f['/big-data'], chunks=(1000, 1000)) x - x.mean(axis=1) x - x.mean(axis=1...