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Python dask.array.asarray用法及代码示例


用法:

dask.array.asarray(a, allow_unknown_chunksizes=False, dtype=None, order=None, *, like=None, **kwargs)

将输入转换为 dask 数组。

参数

aarray-like

输入数据,可以转换为 dask 数组的任何形式。这包括列表、元组列表、元组、元组的元组、列表的元组和 ndarray。

allow_unknown_chunksizes: bool

允许未知的块大小,例如来自从 dask 数据帧转换而来的。 Dask.array 无法验证块是否对齐。如果数据来自不同对齐的来源,那么这可能会导致意外结果。

dtype数据类型,可选

默认情况下,数据类型是从输入数据中推断出来的。

order{‘C’、‘F’、‘A’、‘K’},可选

内存布局。 “A”和“K”取决于输入数组 a 的顺序。 ‘C’ 行优先 (C-style),‘F’ 列优先 (Fortran-style) 内存表示。如果 a 是 Fortran 连续的,则“A”(任何)表示“F”,否则“K”(保持)表示“F”,保留输入顺序。默认为“C”。

like: array-like

引用对象以允许使用不是 NumPy 数组的块创建 Dask 数组。如果作为like 传入的array-like 支持__array_function__ 协议,则结果数组的块类型将由它定义。在这种情况下,它确保创建一个与通过此参数传入的数组兼容的 Dask 数组。如果 like 是 Dask 数组,则结果数组的块类型将由 like 的块类型定义。需要 NumPy 1.20.0 或更高版本。

返回

out暗阵列

Dask数组的解释a。

例子

>>> import dask.array as da
>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(3)
>>> da.asarray(x)
dask.array<array, shape=(3,), dtype=int64, chunksize=(3,), chunktype=numpy.ndarray>
>>> y = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
>>> da.asarray(y)
dask.array<array, shape=(2, 3), dtype=int64, chunksize=(2, 3), chunktype=numpy.ndarray>

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注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.asarray。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。