numpy.tile 的 dask 等价物是多少？
What is the dask equivalent of numpy.tile?
Dask (http://dask.pydata.org/en/latest/array-api.html) 是一个用于分析的灵活的并行计算库。与 Numpy 相比，它可以扩展到大数据，并且有许多类似的方法。如何在 dask 数组上实现与 numpy.tile 相同的效果？
使用 dask.array.concatenate() 可能是一种可行的解决方法。
NumPy 中的演示：
In [374]: x = numpy.arange(4).reshape((2, 2))
In [375]: x
Out[375]:
array([[0, 1],
[2, 3]])
In [376]: n = 3
In [377]: numpy.tile(x, n)
Out[377]:
array([[0, 1, 0, 1, 0, 1],
[2, 3, 2, 3, 2, 3]])
In [378]: numpy.concatenate([x for i in range(n)], axis=1)
Out[378]:
array([[0, 1, 0, 1, 0, 1],
[2, 3, 2, 3, 2, 3]])
Dask (http://dask.pydata.org/en/latest/array-api.html) 是一个用于分析的灵活的并行计算库。与 Numpy 相比，它可以扩展到大数据，并且有许多类似的方法。如何在 dask 数组上实现与 numpy.tile 相同的效果？
使用 dask.array.concatenate() 可能是一种可行的解决方法。
NumPy 中的演示：
In [374]: x = numpy.arange(4).reshape((2, 2))
In [375]: x
Out[375]:
array([[0, 1],
[2, 3]])
In [376]: n = 3
In [377]: numpy.tile(x, n)
Out[377]:
array([[0, 1, 0, 1, 0, 1],
[2, 3, 2, 3, 2, 3]])
In [378]: numpy.concatenate([x for i in range(n)], axis=1)
Out[378]:
array([[0, 1, 0, 1, 0, 1],
[2, 3, 2, 3, 2, 3]])