Dask中文教程

4.1 Dask数组简介

Dask数组是NumPy数组的分布式版本，它将大型数组分割成多个小块（chunks），每块可以独立处理。Dask数组提供与NumPy几乎相同的API，使得用户可以轻松地将NumPy代码迁移到Dask。

# 示例：创建Dask数组
import dask.array as da
import numpy as np

# 从NumPy数组创建Dask数组
np_array = np.random.random((1000, 1000))
dask_array = da.from_array(np_array, chunks=(100, 100))

# 直接创建Dask数组
dask_array = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

print(f"数组形状: {dask_array.shape}")
print(f"分块大小: {dask_array.chunksize}")
                        

4.2 创建Dask数组

有多种方式可以创建Dask数组：

从NumPy数组创建

import numpy as np
import dask.array as da

# 创建NumPy数组
np_array = np.random.random((1000, 1000))

# 转换为Dask数组
dask_array = da.from_array(np_array, chunks=(100, 100))
                    

直接创建Dask数组

# 创建随机数组
random_array = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# 创建全零数组
zeros_array = da.zeros((5000, 5000), chunks=(500, 500))

# 创建全一数组
ones_array = da.ones((5000, 5000), chunks=(500, 500))

# 创建等差数组
arange_array = da.arange(0, 10000, chunks=1000)
                    

从文件创建

# 从二进制文件创建
array = da.from_zarr('data.zarr')

# 从HDF5文件创建
array = da.from_array(h5py.File('data.h5')['dataset'], chunks=(1000, 1000))
                    

4.3 数组操作

Dask数组支持大部分NumPy数组操作：

基本操作

import dask.array as da

# 创建数组
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# 基本算术运算
z1 = x + y
z2 = x - y
z3 = x * y
z4 = x / y

# 数学函数
z5 = da.sin(x)
z6 = da.cos(x)
z7 = da.exp(x)
z8 = da.log(x)

# 统计操作
mean_val = x.mean()
std_val = x.std()
sum_val = x.sum()
max_val = x.max()
                    

数组变形

# 数组变形
reshaped = x.reshape((1000, 100000))

# 转置
transposed = x.T

# 展平
flattened = x.flatten()

# 连接数组
concatenated = da.concatenate([x, y], axis=0)
stacked = da.stack([x, y], axis=0)
                    

4.4 分块策略

分块策略对Dask数组的性能有重要影响：

# 示例：不同的分块策略
import dask.array as da

# 大块（较少的块）
large_chunks = da.random.random((10000, 10000), chunks=(5000, 5000))

# 小块（较多的块）
small_chunks = da.random.random((10000, 10000), chunks=(100, 100))

# 不规则分块
irregular_chunks = da.random.random((10000, 10000), chunks=((5000, 3000, 2000), (4000, 6000)))

print(f"大块数组的分块数: {large_chunks.npartitions}")
print(f"小块数组的分块数: {small_chunks.npartitions}")
print(f"不规则块数组的分块数: {irregular_chunks.npartitions}")
                        

4.5 数组索引和切片

Dask数组支持与NumPy类似的索引和切片操作：

import dask.array as da

# 创建数组
x = da.random.random((1000, 1000), chunks=(100, 100))

# 基本索引
element = x[0, 0]

# 切片操作
slice1 = x[100:200, 100:200]
slice2 = x[:, 500:]
slice3 = x[::2, ::2]

# 布尔索引
mask = x > 0.5
filtered = x[mask]

# 花式索引
indices = da.arange(0, 1000, 10)
selected = x[indices, :]
                    

4.6 数组计算优化

为了提高Dask数组的计算性能，可以采用以下优化策略：

重新分块

# 重新分块以优化计算
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# 重新分块
x_rechunked = x.rechunk((2000, 500))

# 自动选择最优分块
x_auto = x.rechunk('auto')
                    

持久化

# 将计算结果持久化到内存中
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T

# 持久化计算结果
y_persisted = y.persist()

# 后续计算将更快
z = y_persisted.sum()
                    

4.7 实际应用示例

以下是一些Dask数组在实际应用中的示例：

# 处理大型图像数据
import dask.array as da

# 模拟大型图像数据
image = da.random.randint(0, 255, size=(10000, 10000, 3), chunks=(1000, 1000, 3))

# 图像处理操作
grayscale = image.mean(axis=2)  # 转换为灰度图
blurred = da.map_overlap(
    lambda x: x.mean(axis=(0, 1)), 
    image, 
    depth=1, 
    boundary='reflect'
)
                        

# 大型矩阵运算
import dask.array as da

# 创建大型矩阵
A = da.random.random((50000, 50000), chunks=(5000, 5000))
B = da.random.random((50000, 50000), chunks=(5000, 5000))

# 矩阵乘法
C = A @ B

# 特征值计算（需要SciPy）
# from dask.array import linalg
# eigenvalues = linalg.eigvals(C)
                        

4.8 性能监控

Dask提供了多种方式来监控数组计算的性能：

# 可视化计算图
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T
z = y.sum()

# 生成计算图可视化
z.visualize(filename='array_computation.png')

# 查看计算进度
from dask.diagnostics import ProgressBar

with ProgressBar():
    result = z.compute()