NumPy怎么與Dask集成使用

Dask是一個用于并行計算的開源庫，它可以與NumPy一起使用以實現更高效的計算。以下是使用NumPy和Dask集成的一些常見方法：

使用Dask Array代替NumPy Array：Dask Array是一個延遲計算的數據結構，它可以將大型數組分成多個小塊，并允許并行計算。您可以使用Dask Array代替NumPy Array，以實現更高效的并行計算。

import dask.array as da

# 創建一個Dask Array
x = da.random.random((1000, 1000), chunks=(100, 100))

# 計算數組的平均值
mean = x.mean()

使用Dask Delayed執行延遲計算：Dask Delayed允許您延遲計算直到需要結果時才執行。您可以使用Dask Delayed來并行化NumPy計算。

from dask import delayed

# 定義一個延遲函數
@delayed
def compute_mean(x):
    return x.mean()

# 并行計算數組的平均值
mean = compute_mean(x)

import dask.bag as db

# 創建一個Dask Bag
data = db.from_sequence([1, 2, 3, 4, 5])

# 計算數據的平均值
mean = data.mean().compute()

通過這些方法，您可以將NumPy和Dask集成使用，以實現更高效的并行計算。

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