Использование dask.compute с массивом отложенных элементов

Question

В настоящее время я могу создавать (вложенные) списки объектов, которые представляют собой смесь вычисленных элементов и элементов с задержкой.

Если я передам этот список dask.compute, он может создать график и вычислить результат в виде нового списка, заменив отложенные элементы их вычисленными аналогами.

Список имеет очень четко определенную структуру, которую я хотел бы использовать. Поэтому до использования Dask я использовал массив numpy с dtype=object.

Могу ли я передать эти массивы в dask.compute? Есть ли другие коллекции, которые поддерживают ND-нарезку à la numpy , которые я могу использовать вместо этого?

Мой текущий обходной путь - использовать словари или вложенные списки, но возможность нарезать пустые массивы действительно хороша, и я не хотел бы потерять это.

Спасибо

Mark

пример кода как блокнот

Answer 1

Dask.compute в настоящее время выполняет поиск только в основных структурах данных Python, таких как списки и словари. Он не ищет в массивах Numpy.

Вы можете рассмотреть возможность использования массивов Numpy до самого конца, затем вызвать .tolist(), затем снова вызвать np.array.

result = dask.compute (* x.tolist ()) результат = np.array (результат)