Python 更改维度的map_块返回索引器错误：元组索引超出范围

我正在尝试使用

dask

数组创建聚合统计信息<代码>映射块似乎很理想，但无法使其工作

我是新来的

dask

，所以我想了解它的工作方式。我计划使用自定义函数，并从一些基础知识开始。我陷入困境，经过几个小时的尝试和错误后，我看不到解决方案

import dask
import dask.array as da
from numpy import median,array

def func(a):
    m = median(a)
    print(m)
    return array(m)

x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(5000, 5000))

x.map_blocks(func,chunks=(1,1)).compute()

我希望有一个新的数组，每个块都有结果，但得到：

nan
0.5001597269075302
0.49996143572562185
0.49994227403711916
0.5001512434686584
Traceback (most recent call last):
  ...
    result.append(tuple([shape(deepfirst(a))[dim] for a in arrays]))
IndexError: tuple index out of range

---

map_块

一开始可能有点棘手。这里的问题是

func

返回一个shape

（）

数组，而在

map\u块中，您指示
（1,1）
的输出块

如果我理解正确，您希望将
x
的每个块替换为其中间值（这些将是大小为
（1,1）
）的新块）。为此，需要输出具有该形状的数组。请参阅以下代码：

import dask
import dask.array as da
from numpy import median,array

def func(a):
    m = median(a)
    print(m)
    return array(m)[None,None] # add dummy dimensions

# x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(5000, 5000))
x = da.random.random((100, 100), chunks=(50, 50)) # try things out on small array

x.map_blocks(func,chunks=(1,1)).compute()

使用
None
索引数组会向其添加虚拟维度。因此，
数组（m）[None，None]
将具有所需的形状
（1,1）

另外，在这些问题解决之前，处理小数据是有意义的，我在上面的示例中添加了小数据