Python 不同大小数组（锯齿状数组）的集合，Dask？

Question

我有多个表示音频数据的不同大小的一维 numpy 数组。由于它们的大小不同（例如 (8200,)、(13246,)、(61581,)），我无法将它们作为 1 个数组与 numpy 堆叠。大小相差太大，搞0-padding

我可以将它们保存在列表或字典中，然后使用 for 循环遍历它们来进行计算，但我更愿意以 numpy 的方式处理它。在变量上调用 numpy 函数，而无需编写 for 循环。类似于：

np0 = np.array([.2, -.4, -.5])
np1 = np.array([-.8, .9])
np_mix = irregular_stack(np0, np1)
np.sum(np_mix)
# output: [-0.7, 0.09999999999999998]

看着这张Dask的图片，我在想我能不能用Dask做我想做的事。

我目前的尝试是这样的：

import numpy as np
import dask.array as da

np0 = np.array([.2, -.4, -.5])
arr0 = da.from_array(np0, chunks=(3,))
np1 = np.array([-.8, .9])
arr1 = da.from_array(np1, chunks=(2,))

# stack them
data = [[arr0],
        [arr1]]

x = da.block(data)
x.compute()

# output: ValueError: ('Shapes do not align: %s', [(1, 3), (1, 2)])

问题

我是不是误解了 Dask 的使用方式？
如果可能，我该如何做我的 np.sum() 示例？
如果可能的话，它真的比高端单机上的 for 循环更快吗？

Answer 1

不幸的是，Dask 数组遵循 Numpy 语义，并假定所有行的长度相等。

我不知道 Python 中有什么好的库可以有效地处理今天参差不齐的数组，所以你可能运气不好。

Answer 2

我找到了库 awkward-array (https://github.com/scikit-hep/awkward-array)，它允许不同长度的数组并且可以执行我要求的操作：

import numpy as np
import awkward

np0 = np.array([.2, -.4, -.5])
np1 = np.array([-.8, .9])
varlen = awkward.fromiter([np0, np1])
# <JaggedArray [[0.2 -0.4 -0.5] [-0.8 0.9]] at 0x7f01a743e790>

varlen.sum()
# output: array([-0.7,  0.1])

图书馆自我描述为："Manipulate arrays of complex data structures as easily as Numpy."

到目前为止，它似乎满足了我的一切需求。

Python 不同大小数组（锯齿状数组）的集合，Dask？

Python collection of different sized arrays (Jagged arrays), Dask?

arrays

numpy

python-3.x

dask

awkward-array

问题