后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...可扩展性 Dask如此受欢迎的原因是它使Python中的分析具有可扩展性。 这个工具的神奇之处在于它只需要最少的代码更改。该工具在具有1000多个核的弹性集群上运行!...这就是为什么运行在10tb上的公司可以选择这个工具作为首选的原因。 Dask还允许您为数据数组构建管道，稍后可以将其传输到相关的计算资源。...('myfile.hdf5') x = da.from_array(f['/big-data'], chunks=(1000, 1000)) 对于那些熟悉数据帧和数组的人来说
Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。...1.2 Dask.array概述 Dask.array是Dask提供的类似于Numpy的数组数据结构，它允许用户在大规模数据集上执行Numpy-like的操作。...可以通过传入一个Numpy数组或指定数组的维度来创建一个多维数组： import dask.array as da import numpy as np # 创建一个Numpy数组 data = np.random.random...广播功能使得Dask.array能够处理具有不同形状的数组，而无需显式地扩展数组的维度。...性能优化与调试技巧 8.1 减少数据复制 在Dask.array中，数据复制是一种常见的性能瓶颈。当我们进行数组操作时，Dask.array可能会创建多个中间数组，从而导致数据的重复复制。
这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...我们要速度，也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的，这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。
Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...来源https://github.com/jmcarpenter2/swifter Swifter的做法是 检查你的函数是否可以向量化，如果可以，就使用向量化计算。...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。
这里关键是使用dask库来处理海量数据，它的大多数操作的运行速度比常规pandas等库快十倍左右。...这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是...Dask已将数据帧分为几块加载，这些块存在 于磁盘上，而不存在于RAM中。如果必须输出数据帧，则首先需要将所有数据帧都放入RAM，将它们缝合在一 起，然后展示最终的数据帧。...其实dask使用了一种延迟数 据加载机制，这种延迟机制类似于python的迭代器组件，只有当需要使用数据的时候才会去真正加载数据。...流程:以用户ID(U_Id)为分组键，将每位用户的点击、收藏、加购物车的行为统计出来，分别为 是否点击，点击次数;是否收藏，收藏次数;是否加购物车，加购物车次数 以此来预测最终是否购买 # 去掉时间戳
它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...Dask能够自动将计算任务分解成小块并在多核CPU或分布式计算集群上执行，非常适合处理超出单机内存限制的数据集。Dask还提供了一个分布式任务调度器，可以管理计算资源，优化任务执行顺序。...它特别擅长于重复任务的并行执行，如交叉验证、参数扫描等，并提供了对numpy数组友好的序列化机制，减少了数据传输的成本。joblib的一个重要特点是它的智能缓存机制，可以避免重复计算，加速训练过程。...特长与区别： 特长：针对数值计算优化，高效的内存缓存，易于在数据科学和机器学习中集成。 区别：相比Dask，joblib更专注于简单的并行任务和数据处理，不提供复杂的分布式计算能力。...小结 以上测试均为七次循环求平均 获胜者为joblib 当然只是这里的任务比较特别，要是涉及到纯大型数组计算可能还是dask更胜一筹 简单说一下，当资源为2核8g或者数据量较小时，并行可能并无优势，可能调度完时循环已经跑完了
今年，我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系，使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。...dask（dask_cuda）。...为了验证我们的映像是否正常工作以及是否正确配置了RAPIDS，请在jupyterlab的终端会话中运行“ testing.py”。 该脚本将先加载RAPID库，然后再利用它们加载和处理数据文件。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。 评估模型 通过训练我们的模型，我们可以查看模型中的混淆矩阵和auc得分。
注意，MATLAB 始终返回 2D 或更高维度的数组，而 NumPy 返回 0D 或更高维度的数组 注意事项 子矩阵：可以使用索引列表和 ix_ 命令对子矩阵进行赋值。...处理更高维度数组（ndim > 2） array对象可以有大于 2 的维度； matrix对象始终具有确切的两个维度。...() 移除数组a的单例维度。...详细了解 Dask 数组文档 和 Dask 数组与 NumPy 数组互操作性的范围。 示例：DLPack 几个 Python 数据科学库实现了 __dlpack__ 协议。...有关详细信息，请参阅Dask 数组文档以及Dask 数组与 NumPy 数组的互操作性范围。 例：DLPack 几个 Python 数据科学库实现了__dlpack__协议。
这些对象不仅类似于numpy数组，而且还保留了数据的元数据和属性。...，而.dims则储存了维度和其他属性。...大多数情况下，用户可以像操作Numpy数组一样，对这些对象进行操作，但得留意元数据是否正常。 更多信息参考xarray.DataArray的说明。...此外，Satpy通过dask.array.Array对象实现多线程计算，从而提高处理性能。 更多信息参考dask和xarray的使用说明。...当用卫星数据出图时，我们还要考虑是否符合审美需求。
然后创建Client对象，构建本地cluster: client = Client() dask创建的多进程cluster 不同的机器和参数设置上述信息会存在差异 然后加载数据集： ds = xr.tutorial.open_dataset...这里设置的 time 维度的块大小为12。...，可以检查一下并行存储的结果和单独存储的结果是否一致。...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。...最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
，轴的数量就是数组的维度。...2.4广播 在对两个形状相同的数组执行向量化操作(如加法)时，应该发生什么是很清楚的。通过“广播”，NumPy允许维度不同，并产生很直觉的结果。...分布式数组是通过Dask实现的，并通过xarray标记数组，按名称而不是按索引引用数组的维度，通过xarray将x[:, 1] 与 x.loc[:, 'time']进行比较。...每次用户决定尝试一项新技术时，他们都必须更改import语句，并确保新的库实现了他们当前使用的NumPy API的所有部分。...这些协议也很好地组合在一起，允许用户在分布式的多GPU系统上大规模地重新部署NumPy代码，例如，通过嵌入到Dask数组中的CuPy数组。
(my_array) 复制数组并返回排序好的数组，不会改变原始数组 下面是两个方法可选的参数： axis 整数类型，表示选择哪个维度进行排序，默认是 -1，表示对最后一个维度进行排序； kind 排序算法的类型...().head()) Dask ，是一个基于 Pandas 的用于处理大数据的库，尽管已经开始进行讨论，直到2019年秋天的时候，还没有实现并行排序的功能。...关于这个库，其 github 地址： https://github.com/dask/dask 如果是小数据集，采用 Pandas 进行排序是一个不错的选择，但是数据量很大的时候，想要在 GPU 上并行搜索...可选的参数有： axis ：{int, optional}，选择在哪个维度进行排序操作。默认是 -1，表示最后一个维度。 direction：{ascending or discending}。...，采用同样的 100万数据，单列，数组或者列表的数据格式。
下面看下用于ETL的Python数据转换工具，具体内容如下所示： 前几天，我去Reddit询问是否应该将Python用于ETL相关的转换，并且压倒性的回答是”是”。 ?...(大于内存)的数据集来说可能是一个错误的选择 进一步阅读 10分钟Pandas Pandas机器学习的数据处理 Dask 网站：https：//dask.org/ 总览 根据他们的网站，” Dask是用于...优点 可扩展性— Dask可以在本地计算机上运行并扩展到集群 能够处理内存不足的数据集 即使在相同的硬件上，使用相同的功能也可以提高性能(由于并行计算) 最少的代码更改即可从Pandas切换 旨在与其他...与Dask不同，Modin基于Ray(任务并行执行框架)。 Modin优于Dask的主要好处是Modin可以自动处理跨计算机核心分发数据(无需进行配置)。...优点 可伸缩性— Ray比Modin提供的更多 完全相同的功能(即使在相同的硬件上)也可以提高性能 最小的代码更改即可从Pandas切换(更改import语句) 提供所有Pandas功能-比Dask更多的
Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。...Dask 由两部分组成： 用于并行列表、数组和 DataFrame 的 API 集合，可原生扩展 Numpy 、NumPy 、Pandas 和 scikit-learn ，以在大于内存环境或分布式环境中运行...Dask 集合是底层库的并行集合（例如，Dask 数组由 Numpy 数组组成）并运行在任务调度程序之上。...Dask 包含三个并行集合，即 DataFrame 、Bag 和数组，每个均可自动使用在 RAM 和磁盘之间分区的数据，以及根据资源可用性分布在集群中多个节点之间的数据。...对于可并行但不适合 Dask 数组或 DataFrame 等高级抽象的问题，有一个“延迟”函数使用 Python 装饰器修改函数，以便它们延迟运行。
函数有 preprocess 参数，这个参数主要是在读取文件之前先进行一定的处理，如果批量操作涉及到维度合并等操作时比较有用，比如要合并的维度不是坐标，可能会出现以下错误，需要先将合并的维度设置为坐标...to order the datasets for concatenation xr.open_mfdataset 目前还不是很稳定，有时性能可能会降低，如果发现读取时间特别长，可以先测试单文件读取看是否正常...我的答案还是按照时间索引就行了。这里给上代码吧：注意 ds 的坐标一定要有 time维度，名称不一定是 time，但一定要有时间格式的坐标才行。...然后转到 xarray，效果也差不多，最后结合 dask，实现了几十倍的效率提升，由原先的近40小时降低到2小时左右。...注意如果涉及到其它库的数据对象时可能会失效。 涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。
= arr1 * 2 print("数组乘以标量: ", scalar_mul_arr) 3.3 数组索引与切片 NumPy 的数组支持非常强大的索引和切片操作，使得处理数据变得更为高效和便捷。...常见问题 (Q&A) Q1: 如何处理 NumPy 中的维度不匹配错误？ A: 在 NumPy 中进行数组操作时，常常会遇到维度不匹配的错误。解决此类问题时，首先要确保数组的维度是一致的。...如果有需要，考虑使用 NumPy 的并行计算库如 Numexpr 或者 Dask。 5. 总结与未来展望 NumPy 是Python数据科学和人工智能领域中不可或缺的工具。...它提供了强大的多维数组处理能力和丰富的数学函数库，使得复杂的数学计算变得简单高效。在未来，随着数据科学和AI技术的发展，NumPy 的功能和性能还会进一步提升。...对于初学者来说，掌握 NumPy 是进入数据科学和AI领域的必备技能
比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？...为了验证这个问题，让我们在中等大小的数据集上探索一些替代方法，看看我们是否可以从中受益，或者咱们来确认只使用Pandas就可以了。...主要操作包括加载，合并，排序和聚合数据 Dask-并行化数据框架 Dask的主要目的是并行化任何类型的python计算-数据处理，并行消息处理或机器学习。扩展计算的方法是使用计算机集群的功能。...您可能会担心编译速度，但是不需要，该代码将被编译一次，并且更改参数不会强制重新编译。...最后总结 我们已经探索了几种流行的Pandas替代品，以确定如果数据集足够小，可以完全装入内存，那么使用其他数据是否有意义。 目前来看没有一个并行计算平台能在速度上超过Pandas。
例如，假设你有两个数组： array_1 = np.array([1,2,3,4,5]) array_2 = np.array([6,7,8,9,10]) 你希望创建一个新的数组，这个数组是两个数组的和...相反，Numpy允许你直接对数组进行操作，这要快得多（特别是对于大型数组）。 result = array_1 + array_2 关键就在于，只要有可能，就要使用向量化操作。...1、Swifter可以检查你的函数是否可以向量化，如果可以，就使用向量化计算。 2、如果不能进行向量化，请检查使用Dask进行并行处理是否有意义： ?...https://dask.org/ 或者只使用普通的Pandas的apply函数，但并行会使小数据集的处理速度变慢。 所以大家面对数据集大小的不同时，要采取不同的代码思路，否则会适得其反！ ?...以上的图表很好地说明了这一点。可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好。如果向量化不行，你可以从vanilla Pandas获得最佳速度，直到你的数据足够大。
(arr_tuple) print("数组从元组创建：", arr_from_tuple) 数组属性 创建数组后，可以通过访问数组的各种属性来获取有关数组的信息，如形状、维度和元素个数等。...pythonCopy code# 获取数组形状 shape = arr_from_list.shape print("数组形状：", shape) # 获取数组维度 dimension = arr_from_list.ndim...print("数组维度：", dimension) # 获取数组元素个数 size = arr_from_list.size print("数组元素个数：", size) 数组的基本操作 NumPy...使用视图而非副本： NumPy的数组切片返回的是视图而非副本，这可以减少不必要的内存开销。 选择合适的数据类型： 在创建数组时，选择合适的数据类型可以减小内存占用并提高计算速度。...通过Dask，你可以在集群上执行大规模的计算任务。
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