Python dask.highlevelgraph.HighLevelGraph.from_collections用法及代碼示例

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

從一個新層和一組集合構造一個 HighLevelGraph

這在我們有一個新層和一組我們想要依賴的舊集合的常見情況下構造了一個 HighLevelGraph。

這會拉出集合的__dask_layers__() 方法(如果存在)，並將它們添加到此新層的依賴項中。它還將所有依賴集合中的所有層合並到該圖的新層中。

參數：

name：str: 新圖層的名稱
layer：映射: 圖形層本身
dependencies：Dask 集合列表: 本身具有圖形的其他 dask 集合(如數組或 DataFrame )的列表

例子：

在典型的用法中，我們創建一個新的任務層，然後將該層連同所有依賴的集合一起傳遞給這個方法。

>>> 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)

相關用法

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.highlevelgraph.HighLevelGraph.from_collections。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。