执行上述代码提示AttributeError: 'dict' object has no attribute 'ndim'

非常抱歉，我的回答仍然有误。在上一个回答中，我错误地使用了`dask.dataframe.from_dask_array()`函数，而不是`dask.dataframe.from_delayed()`函数。以下是一个更新的示例，演示如何创建自定义构建的Dask DataFrame：

import dask
import dask.dataframe as dd
import numpy as np

# 使用dask.delayed()函数构建数据
@dask.delayed
def create_data():
    return np.random.randint(0, 100, size=100)

# 创建元组列表，其中包含列名和要使用的函数
data_tuples = [('id', create_data), ('value', create_data)]

# 使用dask.delayed()函数创建一个函数，该函数使用元组列表创建字典
@dask.delayed
def create_dict(data_tuples):
    data_dict = {}
    for data in data_tuples:
        data_dict[data[0]] = data[1]()
    return data_dict

# 使用create_dict()函数创建数据字典
data_dict = create_dict(data_tuples)

# 使用dask.dataframe.from_delayed()函数创建Dask DataFrame
df = dd.from_delayed(data_dict.values(), columns=data_dict.keys())

# 现在，您可以使用Dask DataFrame执行各种操作
print(df.head())

在这个例子中，我们使用`dask.delayed()`函数创建了一个函数`create_data()`，该函数返回一个包含100个随机整数的Numpy数组。然后，我们创建了一个包含列名和要使用的函数的元组列表。接下来，我们使用`dask.delayed()`函数创建了一个函数`create_dict()`，该函数使用元组列表创建一个字典，并使用`dask.delayed()`函数调用每个函数。最后，我们使用`dask.dataframe.from_delayed()`函数创建了Dask DataFrame，并将字典的值传递给它。