python dask用法代码?

以下是使用Python的Dask库的一个示例代码：

import dask.array as da

# 创建一个10000x10000的随机数组
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# 计算所有元素的平均值
y = x.mean()

# 执行计算并打印结果
print(y.compute())

在这个代码中，我们首先使用Dask创建一个大型的随机数组，并使用`chunks`参数指定数组应该被分块成多个较小的块。然后我们执行一些计算，计算所有元素的平均值`y`。最后，我们使用`compute()`方法并行地执行计算并打印结果。

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python dask并行运行自定义函数代码?

可以使用 dask.delayed() 方法并结合 compute() 方法来完成自定义函数的并行运行。具体实现方法可以参考以下示例代码：

import dask
from dask import delayed
from dask.distributed import Client

# 定义自定义函数
def myfunction(x):
    # 具体实现逻辑
    ...

# 创建 dask 分布式环境
client = Client()

# 使用 dask.delayed() 延迟函数执行
lazy_results = []
for x in inputs:
    lazy_result = delayed(myfunction)(x)
    lazy_results.append(lazy_result)

# 使用 compute() 方法并行运行
results = dask.compute(*lazy_results)

其中，inputs 表示传入函数的参数列表，*lazy_results 表示将多个延迟函数结果一起传入 compute() 方法，实现并行计算。

python dask gc.set_threshold()使用方式代码?

以下是使用 Python Dask 模块 with gc.set_threshold() 方法的代码示例：

import gc
import dask

# 设置 Dask 的内存回收阈值
gc.set_threshold(100, 5, 5)

# 在 Dask 中使用并行计算
with dask.config.set(scheduler='threads', num_workers=4):
    dask.compute(...)

此代码将设置 Dask 的内存回收阈值为 100，5，5，其含义为：在 Python 的内存分配达到 100 个对象之前，不会进行自动垃圾回收；而在经过 5 次分代垃圾回收后，如果还有分配（或者释放）的新对象，那么就强制进行自动垃圾回收。