当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文

Python dask.array.block用法及代码示例


用法:

dask.array.block(arrays, allow_unknown_chunksizes=False)

从嵌套的块列表中组装 nd-array。

最内层列表中的块沿着最后一个维度 (-1) 连接，然后这些块沿着 second-last 维度 (-2) 连接，依此类推，直到到达最外层列表

块可以是任何维度，但不会使用正常规则进行广播。相反，插入大小为 1 的引导轴，以使所有块的 block.ndim 相同。这主要用于处理标量，这意味着像 block([v, 1]) 这样的代码是有效的，其中 v.ndim == 1 。

当嵌套列表有两层深度时，这允许从它们的组件构造块矩阵。

参数：

arrays：数组 或标量的嵌套列表(但不是元组)

如果传递单个 ndarray 或标量(深度为 0 的嵌套列表)，则返回未修改(且未复制)。

元素形状必须沿适当的轴匹配(不广播)，但前导 1 将根据需要添加到形状之前以使尺寸匹配。

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。

返回：

block_array：ndarray

从给定块组装的数组。

输出的维数等于以下各项中的最大值： * 所有输入的维数 * 输入列表嵌套的深度

抛出：

ValueError
  • 如果列表深度不匹配 - 例如，[[a, b], c] 是非法的，应拼写为 [[a, b], [c]]
  • 如果列表为空 - 例如，[[a, b], []]

注意：

当仅使用标量调用时，block 等效于 ndarray 调用。所以 block([[1, 2], [3, 4]]) 等价于 array([[1, 2], [3, 4]]) 。

此函数不强制块位于固定网格上。 block([[a, b], [c, d]]) 不限于以下形式的数组：

AAAbb
AAAbb
cccDD

但也允许生产，对于一些 a, b, c, d ：

AAAbb
AAAbb
cDDDD

由于连接首先发生在最后一个轴上，block _not_ 能够直接产生以下内容：

AAAbb
cccbb
cccDD

Matlab 的“square bracket stacking”，[A, B, ...; p, q, ...]，等价于block([[A, B, ...], [p, q, ...]])。

相关用法


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.block。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。