Python Dask沿_轴应用_误差，与Numpy比较

我试图将一个函数应用于Dask数组，虽然同一个函数适用于numpy数组，但它不适用于Dask数组。 以下是一个例子：

import dask.array as da

w = numpy.array([[6,7,8],[9,10,11]])
q = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])
s = numpy.stack([w,q])
def func(arr):
    t, y = arr[0], arr[1]
    return arr[0] + arr[1]

s_dask = da.from_array(s)

在numpy数组上运行func可以正常工作，而在Dask数组上运行func会引发错误：索引器错误：索引1超出大小为1的轴0的范围“

>>s
数组（[[6,7,8]，
[ 9, 10, 11]],
[[ 1,  2,  3],
[ 4,  5,  6]]])
>>>numpy.沿_轴应用_（func，0，s）
数组（[[7,9,11]，
[13, 15, 17]])
>>>da.沿_轴应用_（func，0，s_-dask）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
da.沿_轴应用_（func，0，s_-dask）
文件“.Python37\lib\site packages\dask\array\routines.py”，第383行，沿_轴应用_
test_result=np.array（func1d（test_数据，*args，**kwargs））
文件“”，第2行，在func中
t、 y=a[0]，a[1]
索引器：索引1超出大小为1的轴0的界限

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我不确定我在这里做错了什么

Dask array试图找出输出数组的数据类型。为此，它通过函数发送一个小的空数组。该小的空数组失败，因为函数假定输入的大小至少为2

通过显式提供数据类型，可以省去Dask的麻烦

da.apply_along_axis(func, 0, s_dask, dtype=s_dask.dtype)

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谢谢，不过我还需要提供它工作所需的形状。

da.apply_沿_轴（func，0，s_-dask，dtype=s_-dask.dtype，shape=s_-dask.shape）

da.apply_along_axis(func, 0, s_dask, dtype=s_dask.dtype)