Python dask.array.asarray用法及代碼示例

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

將輸入轉換為 dask 數組。

參數：

a：array-like: 輸入數據，可以轉換為 dask 數組的任何形式。這包括列表、元組列表、元組、元組的元組、列表的元組和 ndarray。
allow_unknown_chunksizes: bool：: 允許未知的塊大小，例如來自從 dask 數據幀轉換而來的。 Dask.array 無法驗證塊是否對齊。如果數據來自不同對齊的來源，那麽這可能會導致意外結果。
dtype：數據類型，可選: 默認情況下，數據類型是從輸入數據中推斷出來的。
order：{‘C’、‘F’、‘A’、‘K’}，可選: 內存布局。 “A”和“K”取決於輸入數組 a 的順序。 ‘C’ 行優先 (C-style)，‘F’ 列優先 (Fortran-style) 內存表示。如果 a 是 Fortran 連續的，則“A”(任何)表示“F”，否則“K”(保持)表示“F”，保留輸入順序。默認為“C”。
like: array-like：: 引用對象以允許使用不是 NumPy 數組的塊創建 Dask 數組。如果作為like 傳入的array-like 支持__array_function__ 協議，則結果數組的塊類型將由它定義。在這種情況下，它確保創建一個與通過此參數傳入的數組兼容的 Dask 數組。如果 like 是 Dask 數組，則結果數組的塊類型將由 like 的塊類型定義。需要 NumPy 1.20.0 或更高版本。

out：暗陣列: Dask數組的解釋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：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.array.asarray。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：