是否更改Dask数据帧/数组的维度？

Dask是一个用于并行计算的开源Python库，可以处理大规模数据集。它提供了类似于Pandas的数据框架和NumPy的数组接口，可以在分布式环境中进行高效计算。

在Dask中，数据帧和数组是不可更改的，这意味着不能直接在原始数据帧或数组上更改维度。不过，Dask提供了一些方法来操作数据，并生成一个新的数据帧或数组，从而实现维度的更改。

例如，可以使用reshape方法来改变数组的形状。reshape方法接受一个元组作为参数，指定新的维度大小。下面是一个示例：

import dask.array as da

# 创建一个Dask数组
x = da.ones((4, 6))

# 改变数组的形状
y = x.reshape((2, 3, 4))

# 输出新数组的形状
print(y.shape)

输出结果为(2, 3, 4)，说明数组的形状已经改变成了一个3维数组。

对于数据帧，可以使用repartition方法来改变分区数。分区是Dask中数据划分的单位，影响数据的并行计算能力。repartition方法接受一个整数参数，指定新的分区数。下面是一个示例：

import dask.dataframe as dd

# 创建一个Dask数据帧
df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4], 'y': [5, 6, 7, 8]}), npartitions=2)

# 改变数据帧的分区数
new_df = df.repartition(npartitions=4)

# 输出新数据帧的分区数
print(new_df.npartitions)

输出结果为4，说明数据帧的分区数已经改变成了4。

总结来说，虽然不能直接更改Dask数据帧/数组的维度，但可以通过生成新的数据帧/数组，并使用相应的方法改变形状或分区数，从而实现对维度的更改。

关于Dask的更多详细信息和相关产品，可以参考腾讯云的Dask产品介绍。