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dask.array从 dask.Series 列表创建一个最有效的方法是什么？该系列由 500 万个列表 300 个元素组成。目前分为500个分区。目前我正在尝试：

pt = [delayed(np.array)(y)
      for y in
      [delayed(list)(x)
       for x in series.to_delayed()]]
da = delayed(dask.array.concatenate)(pt, axis=1)
da = dask.array.from_delayed(da, (vec.size.compute(), 300), dtype=float)

这个想法是将每个分区转换为一个 numpy 数组，然后将它们拼接成一个dask.array. 不过，这段代码要花很长时间才能运行。只要有足够的 RAM，就可以按顺序从这些数据中快速构建一个 numpy 数组。

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我认为您使用 dask.delayed 走在正确的轨道上。然而，调用list该系列可能并不理想。我会创建一个函数，将您的一个系列转换为一个 numpy 数组，然后延迟处理。

def convert_series_to_array(pandas_series):  # make this as fast as you can
    ...
    return numpy_array

L = dask_series.to_delayed()
L = [delayed(convert_series_to_array)(x) for x in L]
arrays = [da.from_delayed(x, shape=(np.nan, 300), dtype=...) for x in L]
x = da.concatenate(arrays, axis=0)

另外，关于这条线：

da = delayed(dask.array.concatenate)(pt, axis=1)

您永远不应该在 dask 函数上调用延迟。他们已经很懒惰了。

于 2018-01-14T14:20:21.783 回答
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用一些虚拟数据来看这个。基于@MRocklin 的答案（并在我的特定用例之后进行更多建模），假设您的向量实际上是整数列表而不是浮点数，并且列表存储为字符串。我们获取序列，对其进行转换，并将其存储在一个 zarr 数组文件中。

# create dummy data
vectors = [ np.random.randint(low=0,high=100,size=300).tolist() for _ in range(1000) ]
df = pd.DataFrame()
df['vector'] = vectors
df['vector'] = df['vector'].map(lambda x:f"{x}")
df['foo'] = 'bar'
ddf = dd.from_pandas( df, npartitions=100 )

# transform series data to numpy array
def convert_series_to_array( series ):  # make this as fast as you can
    series_ = [ast.literal_eval( i ) for i in series]
    return np.stack(series_, axis=0)

L = ddf['vector'].to_delayed()
L = [delayed(convert_series_to_array)(x) for x in L]
arrays = [da.from_delayed(x, shape=(np.nan, 300), dtype=np.int64) for x in L]
x = da.concatenate(arrays, axis=0)

# store result into a zarr array
x.compute_chunk_sizes().to_zarr( 'toy_dataset.zarr', '/home/user/Documents/', overwrite=True )
于 2019-12-28T01:20:37.110 回答