- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我需要将 {'imgs': np.array(img_list), 'lables': np.array(label_list)}
的 dask.Bag 转换成两个单独的 dask.Array-s .为什么我创建 Bag 而不是直接去 Array?因为我通过 map()
多次处理那个 Bag;没能对 Array 做同样的事情。
现在,以下代码适用于小型数据集,但显然不适用于更大的数据。
images_array = da.from_array(np.array([item['images'] for item in imgs_labels_bag]), chunks=chunksize)
labels_array = da.from_array(np.array([item['labels'] for item in imgs_labels_bag]), chunks=chunksize)
如何在不将 objs 转换为 numpy 的情况下做到这一点?
想法:
我试过 Bag -> Delayed -> Array 但它没有成功,因为数组形状有问题。
一个选项可能是将 Bag 作为文本文件转储到磁盘上,然后将其作为 dask.DataFrame/Array 读取。示例:b_dict.map(json.dumps).to_textfiles("/path/to/data/*.json")
我可以各有 2 袋 np.array,然后尝试 Bag -> Delayed -> Array,而不是一袋字典。
还有其他想法吗?
最佳答案
如果 item['images']
是一维 numpy 数组,并且您想按以下方式平铺它们:
+---------------+
|item0['images']|
+---------------+
|item1['images']|
+---------------+
|item2['images']|
+---------------+
然后这可以工作(doc):
import dask.bag as db
import numpy as np
import dask.array as da
b = db.from_sequence([{'img':np.arange(10)}]*4)
s = da.stack([item['img'] for item in b], axis=0)
print(s.compute())
结果:
[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]
关于python - Dask Bag of dicts 到 Dask 数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47542788/
如果我有一个依赖于某些全局或其他常量的函数,如下所示: x = 123 def f(partition): return partition + x # note that x is def
我们可以通过哪些方式在 Dask Arrays 中执行项目分配?即使是一个非常简单的项目分配,如:a[0] = 2 不起作用。 最佳答案 正确的。这是文档中提到的第一个限制。 通常,涉及 for 循环
[mapr@impetus-i0057 latest_code_deepak]$ dask-worker 172.26.32.37:8786 distributed.nanny - INFO -
我正在构建一个 FastAPI 应用程序,它将为 Dask 数组的 block 提供服务。我想利用 FastAPI's asynchronous functionality旁边Dask-distrib
在延迟数据帧处理的几个阶段之后,我需要在保存数据帧之前对其进行重新分区。但是,.repartition() 方法要求我知道分区的数量(而不是分区的大小),这取决于处理后数据的大小,这是未知的。 我想我
我正在努力转换 dask.bag将字典放入 dask.delayed pandas.DataFrames进入决赛 dask.dataframe 我有一个函数 (make_dict) 将文件读入一个相当
我正在尝试使用 dask_cudf/dask 读取单个大型 parquet 文件(大小 > gpu_size),但它目前正在读取它到一个分区中,我猜这是从文档字符串推断出的预期行为: dask.dat
当启动一个 dask 分布式本地集群时,您可以为 dashboard_address 设置一个随机端口或地址。 如果稍后获取scheduler对象。有没有办法提取仪表板的地址。 我有这个: clust
我有一个 dask 数据框,由 parquet 支持。它有 1.31 亿行,当我对整个帧执行一些基本操作时,它们需要几分钟。 df = dd.read_parquet('data_*.pqt') un
我正在使用 24 个 vCPU 的谷歌云计算实例。运行代码如下 import dask.dataframe as dd from distributed import Client client =
我正在尝试在多台机器上分发一个大型 Dask 数据帧,以便(稍后)在数据帧上进行分布式计算。我为此使用了 dask-distributed。 我看到的所有 dask 分布式示例/文档都是从网络资源(h
我在 Django 服务器后面使用 Dask,这里总结了我的基本设置:https://github.com/MoonVision/django-dask-demo/可以在这里找到 Dask 客户端:h
我有以下格式的 Dask DataFrame: date hour device param value 20190701 21 dev_01 att_1 0.00
我正在尝试使用 dask 而不是 Pandas,因为我有 2.6gb csv 文件。 我加载它,我想删除一列。但似乎无论是 drop 方法 df.drop('column') 或切片 df[ : ,
我有一个比我的内存大得多的文本文件。我想按字典顺序对该文件的行进行排序。我知道如何手动完成: 分成适合内存的块 对块进行排序 合并块 我想用 dask 来做。我认为处理大量数据将是 dask 的一个用
使用 Dask 的分布式调度程序时,我有一个正在远程工作人员上运行的任务,我想停止该任务。 我该如何阻止?我知道取消方法,但如果任务已经开始执行,这似乎不起作用。 最佳答案 如果它还没有运行 如果任务
我需要将一个非常大的 dask.bag 的元素提交到一个非线程安全的存储区,即我需要类似的东西 for x in dbag: store.add(x) 我无法使用compute,因为包太大,无
如果我有一个已经索引的 Dask 数据框 >>> A.divisions (None, None) >>> A.npartitions 1 我想设置分区,到目前为止我正在做 A.reset_index
根据 this回答,如果 Dask 知道数据帧的索引已排序,则 Dask 数据帧可以执行智能索引。 如果索引已排序,我如何让 Dask 知道? 在我的具体情况下,我正在做这样的事情: for sour
我想从具有特定数量的工作人员的 python 启动本地集群,然后将客户端连接到它。 cluster = LocalCluster(n_workers=8, ip='127.0.0.1') client
我是一名优秀的程序员,十分优秀!