arrays - Dask 中项目分配的解决方法

Question

我在模型中有一段代码，它根据前一天另一个数组的值转换数组。如果当日最高气温低于前一天最低气温，则该值应改为当日前一天最低气温的值。同样，当当日前一天的最低温度高于前一天的最高温度时，该值应改为当日前一天的最高温度值。我有两个版本都给出相同的错误，因为 Dask 数组不支持项目分配：

for ens in range(0,num_ens):
    for lat in range(0, num_lats):
        for lon in range(0, num_lons):
            for day in range(1, 240):
                if max_ens[ens, lat, lon, day] < min_ens[ens, lat, lon, day-1]:
                    max_ens[ens, lat, lon, day] = min_ens[ens, lat, lon, day-1]
                if min_ens[ens, lat, lon, day] > max_ens[ens, lat, lon, day-1]:
                    min_ens[ens, lat, lon, day] = max_ens[ens, lat, lon, day-1]

矢量化版本：

max_ens[:, :, :, day] = np.maximum(max_ens[:, :, :, day], min_ens[:, :, :, day - 1])
min_ens[:, :, :, day] = np.minimum(min_ens[:, :, :, day], max_ens[:, :, :, day - 1]) 

有谁知道如何在 Dask 中有效地做到这一点？

提前致谢！

编辑：

我一直在尝试实现 where 函数，但是在应用 where 函数时会调整数组的形状。

标签： arraysnumpyvariable-assignmentdaskpython-xarray

Answer 1

我会尝试只用 numpy 解决这个问题，而不使用 for 循环或就地分配。我的猜测是它可以用np.where, np.roll, and np.stack, 或者聪明的广播