Python dask.highlevelgraph.HighLevelGraph.from_collections用法及代码示例

用法: classmethod from_collections(name, layer, dependencies=())

从一个新层和一组集合构造一个 HighLevelGraph

这在我们有一个新层和一组我们想要依赖的旧集合的常见情况下构造了一个 HighLevelGraph。

这会拉出集合的__dask_layers__() 方法(如果存在)，并将它们添加到此新层的依赖项中。它还将所有依赖集合中的所有层合并到该图的新层中。

参数：

name：str: 新图层的名称
layer：映射: 图形层本身
dependencies：Dask 集合列表: 本身具有图形的其他 dask 集合(如数组或 DataFrame )的列表

例子：

在典型的用法中，我们创建一个新的任务层，然后将该层连同所有依赖的集合一起传递给这个方法。

>>> def add(self, other):
...     name = 'add-' + tokenize(self, other)
...     layer = {(name, i): (add, input_key, other)
...              for i, input_key in enumerate(self.__dask_keys__())}
...     graph = HighLevelGraph.from_collections(name, layer, dependencies=[self])
...     return new_collection(name, graph)

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.highlevelgraph.HighLevelGraph.from_collections。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。