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#dask

【Python 数据科学】Dask.array:并行计算的利器

繁依Fanyi

Dask是一个用于并行计算的强大工具,它旨在处理大规模数据集,将数据拆分成小块,并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构:Dask.ar...

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并行计算框架Polars、Dask的数据处理性能对比

deephub

在Pandas 2.0发布以后,我们发布过一些评测的文章,这次我们看看,除了Pandas以外,常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。

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(数据科学学习手札150)基于dask对geopandas进行并行加速

Feffery

  大家好我是费老师,geopandas作为我们非常熟悉的Python GIS利器,兼顾着高性能和易用性,特别是在其0.12.0版本开始使用全新的shapely...

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如果要快速的读写表格,Pandas 并不是最好的选择

somenzz

最近在用 Pandas 读取 csv 进行数据分析,好在数据量不是很大,频率不是很高,使用起来得心用手,不得不说真的很方便。不过当数据量很大,你就要考虑读写的性...

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satpy系列|卫星视角看3.15北京沙尘暴

bugsuse

3月15日近10年来最强的沙尘暴袭击了北京。关于此次沙尘暴的天气分析已经非常多了,本文不会分析相关的天气背景,主要从技术方面讲一下如何利用satpy处理卫星数据...

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Dask教程:使用dask.delayed并行化代码

郭好奇同学

在本节中,我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常,这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。

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