Dask 提供了动态的并行计算工具，可以在单机或分布式系统上运行，让我们能够处理比内存更大的数据集。 github.com/dask/dask. Dask 的核心概念之一是分布式。 它能够在集群上运行任务，通过 分布式计算 来加速处理。 此外，Dask 还支持 延迟计算，这意味着它只在需要时才会计算结果，避免了不必要的计算开销。 可扩展性：Dask 可以轻松扩展到集群中的多台机器，处理比内存更大的数据集。 灵活性：Dask 与众多常用的 Python 数据科学库（如 NumPy 、 Pandas）兼 …

Dask is a Python library for parallel and distributed computing. Dask is: Dask provides several APIs. Choose one that works best for you: Futures Documentation Futures Example. Installing Dask is easy with pip or conda. Learn more at Install Documentation. You can use Dask on a single machine, or deploy it on distributed hardware.

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。

2024年7月19日 · 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.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 …

Dask 是一个灵活的 Python 并行计算库。 英文版官方教程地址：https://github.com/dask/dask-tutorial. 和鲸社区是数据科学实践社区，帮助数据人才在交流中享受学习，在实践中快速成长。 众多数据科学从业者及爱好者在这里分享开源代码、复现实战案例、参与数据竞赛、记录成长历程。

2024年8月19日 · Dask 是一个 灵活的 并行计算库，能够处理大 数据集，提供与 Pandas 和 NumPy 类似的 API，但可以在单台机器或集群上并行处理。 以下是如何使用 Dask 进行分布式计算的基本步骤： 1. 安装 Dask. 你可以通过 pip 安装 Dask： 这将安装 Dask 及其依赖项，包括 dask-core、dask [dataframe]、dask [delayed] 等。 2. 理解 Dask 的基本组件. Dask DataFrame: 类似于 Pandas DataFrame，用于大规模的数据处理，但数据分布在不同的分区中，可以并行 …

Dask是一个并行计算库，可扩展现有的Python生态系统。 本教程将更一般性地介绍Dask和并行数据分析。 Dask可以在下至笔记本电脑，上至集群中运行。 在这里，我们将使用您在笔记本电脑上设置的环境在本地并行分析中型数据集。 教程目录. - 刚才发生了什么？ └ 刚才发生了什么？ └ 数据集有多少行? └ 总共有多少非取消（non-canceled）航班？ └ 每个机场总共有多少非取消（non-canceled）航班？ └ 每个机场的平均起飞延误是多少？ └ 一周中哪一天的平均出发延误最严 …

Dask是一个灵活的开源Python库，用于并行计算。 在这篇文章中，我们将了解并行计算以及为什么我们应该选择Dask来实现这一目的。 我们将把它与其他各种库如spark、ray和modin进行比较。 我们还讨论了Dask的使用案例。 一种被称为并行计算的计算方式同时进行几个计算或进程。 大型问题通常被划分为可管理的部分，可以分别解决。 并行计算的四个类别是. 工作平行化。 虽然并行化在高性能计算中已经利用了很长时间，但由于频率扩展的物理限制，它最近才变得更加流行 …

2024年8月7日 · Dask是一个用于Python的并行计算模块，从单机多核扩展到拥有数千台机器的数据中心。 它既由低级任务API，也有更高级面向数据的API。 低级任务API支持Dask与多种Python库的集成，公共API为围绕Dask发展的各种工具的生态系统提供了基础。 Dask相较于 Spark 这些大数据处理框架，更轻量级。 Dask更侧重与其他框架，如：Numpy、Pandas，Scikit-learning相结合，从而使其能更加方便进行 分布式并行计算。 Dask存在三种最基本的数据结 …

dask.array.moveaxis¶ dask.array. moveaxis (a, source, destination) [source] ¶ Move axes of an array to new positions. This docstring was copied from numpy.moveaxis. Some inconsistencies with the Dask version may exist. Other axes remain in their original order. Parameters a np.ndarray. The array whose axes should be reordered. source int or ...