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abs(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.absolute 复制的。
absolute(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.absolute 复制的。
add(x1, x2, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.add 复制而来的。
all(a[, axis, keepdims, split_every, out])	测试沿给定轴的所有数组元素是否评估为 True。
allclose(arr1, arr2[, rtol, atol, equal_nan])	如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。
angle(x[, deg])	返回复数参数的角度。
any(a[, axis, keepdims, split_every, out])	测试沿给定轴的任何数组元素是否评估为 True。
append(arr, values[, axis])	将值追加到数组的末尾。
apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args[, ...])	沿给定轴对1-D切片应用函数。
apply_over_axes(func, a, axes)	在多个轴上重复应用函数。
arange(*args[, chunks, like, dtype])	从 start 到 stop 返回均匀间隔的值，步长为 step。
arccos(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.arccos 复制而来的。
arccosh(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.arccosh 复制的。
arcsin(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.arcsin 复制的。
arcsinh(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.arcsinh 复制的。
arctan(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.arctan 复制的。
arctan2(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.arctan2 复制的。
arctanh(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.arctanh 复制的。
argmax(a[, axis, keepdims, split_every, out])	返回沿某个轴的最大值的索引。
argmin(a[, axis, keepdims, split_every, out])	返回沿某个轴的最小值的索引。
argtopk(a, k[, axis, split_every])	从给定轴上的数组中提取k个最大元素的索引，并按从大到小的顺序返回它们。
argwhere(a)	查找数组中非零元素的索引，按元素分组。
around(x[, decimals])	将数组四舍五入到给定的小数位数。
array(object[, dtype, copy, order, subok, ...])	此文档字符串是从 numpy.array 复制的。
asanyarray(a[, dtype, order, like, inline_array])	将输入转换为 dask 数组。
asarray(a[, allow_unknown_chunksizes, ...])	将输入转换为 dask 数组。
atleast_1d(*arys)	将输入转换为至少具有一个维度的数组。
atleast_2d(*arys)	将输入视为至少具有两个维度的数组。
atleast_3d(*arys)	将输入视为至少具有三个维度的数组。
average(a[, axis, weights, returned, keepdims])	计算沿指定轴的加权平均值。
bincount(x, /[, weights, minlength])	此文档字符串是从 numpy.bincount 复制的。
bitwise_and(x1, x2, /[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.bitwise_and 复制的。
bitwise_not(x, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.invert 复制的。
bitwise_or(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.bitwise_or 复制而来的。
bitwise_xor(x1, x2, /[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.bitwise_xor 复制而来的。
block(arrays[, allow_unknown_chunksizes])	从嵌套的块列表中组装一个nd数组。
blockwise(func, out_ind, *args[, name, ...])	张量操作：广义内积和外积
broadcast_arrays(*args[, subok])	将任意数量的数组相互广播。
broadcast_to(x, shape[, chunks, meta])	将数组广播到一个新的形状。
cbrt(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.cbrt 复制的。
coarsen(reduction, x, axes[, trim_excess])	通过对固定大小的邻域应用缩减来粗化数组
ceil(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.ceil 复制而来的。
choose(a, choices)	从索引数组和选择数组列表中构造一个数组。
clip(*args, **kwargs)	剪辑（限制）数组中的值。
compress(condition, a[, axis])	沿给定轴返回数组的选择切片。
concatenate(seq[, axis, ...])	沿现有轴连接数组
conj(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.conjugate 复制的。
copysign(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.copysign 复制的。
corrcoef(x[, y, rowvar])	返回皮尔逊积矩相关系数。
cos(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.cos 复制的。
cosh(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.cosh 复制的。
count_nonzero(a[, axis])	计算数组 a 中非零值的数量。
cov(m[, y, rowvar, bias, ddof])	给定数据和权重，估计一个协方差矩阵。
cumprod(x[, axis, dtype, out, method])	返回沿给定轴的元素累积乘积。
cumsum(x[, axis, dtype, out, method])	返回沿给定轴的元素的累积和。
deg2rad(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.deg2rad 复制的。
degrees(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.degrees 复制的。
delete(arr, obj, axis)	返回一个新数组，其中沿某个轴删除了子数组。
diag(v[, k])	提取对角线或构造对角线数组。
diagonal(a[, offset, axis1, axis2])	返回指定的对角线。
diff(a[, n, axis, prepend, append])	计算沿给定轴的第 n 次离散差分。
divide(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.divide 复制而来的。
divmod(x1, x2[, out1, out2], / [[, out, ...])	此文档字符串是从 numpy.divmod 复制的。
digitize(a, bins[, right])	返回输入数组中每个值所属的箱子的索引。
dot(a, b[, out])	此文档字符串是从 numpy.dot 复制的。
dstack(tup[, allow_unknown_chunksizes])	按深度顺序堆叠数组（沿第三轴）。
ediff1d(ary[, to_end, to_begin])	数组中连续元素之间的差异。
einsum(subscripts, *operands[, out, dtype, ...])	此文档字符串是从 numpy.einsum 复制的。
empty(*args, **kwargs)	empty_like 的阻塞变体
empty_like(a[, dtype, order, chunks, name, ...])	返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组。
equal(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.equal 复制的。
exp(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.exp 复制的。
exp2(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.exp2 复制的。
expand_dims(a, axis)	扩展数组的形状。
expm1(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.expm1 复制的。
extract(condition, arr)	返回满足某些条件的数组元素。
eye(N[, chunks, M, k, dtype])	返回一个二维数组，其对角线上为1，其他位置为0。
fabs(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.fabs 复制的。
fix(*args, **kwargs)	向零方向舍入到最近的整数。
flatnonzero(a)	返回在 a 的展平版本中非零的索引。
flip(m[, axis])	沿轴反向元素顺序。
flipud(m)	沿轴 0（上下）反转元素的顺序。
fliplr(m)	沿轴 1（左/右）反转元素的顺序。
float_power(x1, x2, /[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.float_power 复制过来的。
floor(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.floor 复制的。
floor_divide(x1, x2, /[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.floor_divide 复制的。
fmax(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.fmax 复制而来。
fmin(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.fmin 复制而来的。
fmod(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.fmod 复制的。
frexp(x[, out1, out2], / [[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.frexp 复制的。
fromfunction(func[, chunks, shape, dtype])	通过在每个坐标上执行一个函数来构造一个数组。
frompyfunc(func, /, nin, nout, *[, identity])	此文档字符串是从 numpy.frompyfunc 复制的。
full(shape, fill_value, *args, **kwargs)	full_like 的阻塞变体
full_like(a, fill_value[, order, dtype, ...])	返回一个与给定数组具有相同形状和类型的完整数组。
gradient(f, *varargs[, axis])	返回一个 N 维数组的梯度。
greater(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.greater 复制的。
greater_equal(x1, x2, /[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.greater_equal 复制的。
histogram(a[, bins, range, normed, weights, ...])	被阻止的 numpy.histogram() 变体。
histogram2d(x, y[, bins, range, normed, ...])	被阻塞的 numpy.histogram2d() 变体。
histogramdd(sample, bins[, range, normed, ...])	被阻止的 numpy.histogramdd() 变体。
hstack(tup[, allow_unknown_chunksizes])	按顺序水平堆叠数组（按列）。
hypot(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.hypot 复制而来的。
i0(*args, **kwargs)	第一类修正贝塞尔函数，0阶。
imag(*args, **kwargs)	返回复数参数的虚部。
indices(dimensions[, dtype, chunks])	为 Dask 数组实现了 NumPy 的 indices。
insert(arr, obj, values, axis)	在给定的轴上，在给定的索引之前插入值。
invert(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.invert 复制的。
isclose(arr1, arr2[, rtol, atol, equal_nan])	返回一个布尔数组，其中两个数组在容差范围内逐元素相等。
iscomplex(*args, **kwargs)	返回一个布尔数组，如果输入元素是复数，则为 True。
isfinite(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.isfinite 复制的。
isin(element, test_elements[, ...])	计算 element in test_elements，仅对 element 进行广播。
isinf(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.isinf 复制的。
isneginf	此文档字符串是从 numpy.equal 复制的。
isnan(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.isnan 复制的。
isnull(values)	pandas.isnull 用于 dask 数组
isposinf	此文档字符串是从 numpy.equal 复制的。
isreal(*args, **kwargs)	返回一个布尔数组，如果输入元素是实数则返回 True。
ldexp(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.ldexp 复制的。
left_shift(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.left_shift 复制的。
less(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.less 复制的。
less_equal(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.less_equal 复制而来的。
linspace(start, stop[, num, endpoint, ...])	在闭区间 [start, stop] 上返回 num 个等间距的值。
log(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.log 复制的。
log10(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.log10 复制的。
log1p(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.log1p 复制的。
log2(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.log2 复制的。
logaddexp(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.logaddexp 复制的。
logaddexp2(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.logaddexp2 复制的。
logical_and(x1, x2, /[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.logical_and 复制而来的。
logical_not(x, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.logical_not 复制的。
logical_or(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.logical_or 复制的。
logical_xor(x1, x2, /[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.logical_xor 复制过来的。
map_overlap(func, *args[, depth, boundary, ...])	在具有一定重叠的数组块上应用函数
map_blocks(func, *args[, name, token, ...])	将一个函数映射到 dask 数组的所有块上。
matmul(x1, x2, /[, out, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.matmul 复制而来的。
max(a[, axis, keepdims, split_every, out])	返回数组中的最大值或沿某个轴的最大值。
maximum(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.maximum 复制的。
mean(a[, axis, dtype, keepdims, ...])	计算指定轴上的算术平均值。
median(a[, axis, keepdims, out])	计算沿指定轴的中位数。
meshgrid(*xi[, sparse, indexing])	从坐标向量返回坐标矩阵的元组。
min(a[, axis, keepdims, split_every, out])	返回数组中的最小值或沿轴的最小值。
minimum(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.minimum 复制而来的。
mod(x1, x2, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.remainder 复制过来的。
modf(x[, out1, out2], / [[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.modf 复制的。
moment(a, order[, axis, dtype, keepdims, ...])	计算第 n 个中心矩。
moveaxis(a, source, destination)	将数组的轴移动到新位置。
multiply(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.multiply 复制而来的。
nanargmax(a[, axis, keepdims, split_every, out])	返回指定轴上忽略NaN的最大值的索引。
nanargmin(a[, axis, keepdims, split_every, out])	返回指定轴上忽略 NaN 的最小值的索引。
nancumprod(x, axis[, dtype, out, method])	返回数组元素在给定轴上的累积乘积，将非数字（NaNs）视为1。
nancumsum(x, axis[, dtype, out, method])	返回数组元素在给定轴上的累积和，将非数字（NaNs）视为零。
nanmax(a[, axis, keepdims, split_every, out])	返回数组中的最大值或沿轴的最大值，忽略任何 NaN。
nanmean(a[, axis, dtype, keepdims, ...])	计算指定轴上的算术平均值，忽略 NaNs。
nanmedian(a[, axis, keepdims, out])	沿指定轴计算中位数，同时忽略 NaNs。
nanmin(a[, axis, keepdims, split_every, out])	返回数组中的最小值或沿轴的最小值，忽略任何 NaN。
nanprod(a[, axis, dtype, keepdims, ...])	返回数组元素在给定轴上的乘积，将非数字（NaNs）视为1。
nanstd(a[, axis, dtype, keepdims, ddof, ...])	计算指定轴上的标准差，同时忽略 NaNs。
nansum(a[, axis, dtype, keepdims, ...])	返回在给定轴上数组元素的总和，将非数字 (NaNs) 视为零。
nanvar(a[, axis, dtype, keepdims, ddof, ...])	计算指定轴上的方差，同时忽略 NaNs。
nan_to_num(*args, **kwargs)	将 NaN 替换为零，将无穷大替换为大的有限数（默认行为），或者使用 nan、posinf 和/或 neginf 关键字定义的数字替换。
negative(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.negative 复制而来的。
nextafter(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.nextafter 复制而来的。
nonzero(a)	返回非零元素的索引。
not_equal(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.not_equal 复制的。
notnull(values)	dask 数组的 pandas.notnull
ones(*args, **kwargs)	ones_like 的阻塞变体
ones_like(a[, dtype, order, chunks, name, shape])	返回一个与给定数组形状和类型相同的由1组成的数组。
outer(a, b)	计算两个向量的外积。
pad(array, pad_width[, mode])	填充数组。
percentile(a, q[, method, internal_method])	一维数组的近似百分位数
PerformanceWarning	当不良的分块可能导致性能不佳时给出的警告
piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)	评估一个分段定义的函数。
positive(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.positive 复制的。
power(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.power 复制的。
prod(a[, axis, dtype, keepdims, ...])	返回给定轴上数组元素的乘积。
ptp(a[, axis])	沿轴的值范围（最大值 - 最小值）。
rad2deg(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.rad2deg 复制的。
radians(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.radians 复制的。
ravel(array_like)	返回一个连续的扁平化数组。
ravel_multi_index(multi_index, dims[, mode, ...])	将索引数组的元组转换为扁平索引数组，对多索引应用边界模式。
real(*args, **kwargs)	返回复数参数的实部。
reciprocal(x, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.reciprocal 复制的。
rechunk(x[, chunks, threshold, ...])	将 dask 数组 x 中的块转换为新的块。
reduction(x, chunk, aggregate[, axis, ...])	简化的一般版本
register_chunk_type(type)	将给定类型注册为有效的块和下转型数组类型
remainder(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.remainder 复制过来的。
repeat(a, repeats[, axis])	重复数组中每个元素在其自身之后
reshape(x, shape[, merge_chunks, limit])	将数组重塑为新形状
reshape_blockwise(x, shape[, chunks])	块状重塑为新形状。
result_type(*arrays_and_dtypes)	此文档字符串是从 numpy.result_type 复制的。
right_shift(x1, x2, /[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.right_shift 复制而来的。
rint(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.rint 复制而来的。
roll(array, shift[, axis])	沿给定轴滚动数组元素。
rollaxis(a, axis[, start])
rot90(m[, k, axes])	在由轴指定的平面内将数组旋转90度。
round(a[, decimals])	均匀地四舍五入到给定的位数。
searchsorted(a, v[, side, sorter])	查找元素应插入以保持顺序的索引位置。
select(condlist, choicelist[, default])	根据条件从choicelist中返回一个元素数组。
shape(array)	返回数组的形状。
shuffle(x, indexer, axis[, chunks])	基于索引器重新排序 Dask 数组的一个维度。
sign(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.sign 复制而来的。
signbit(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.signbit 复制的。
sin(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.sin 复制的。
sinc(*args, **kwargs)	返回归一化的sinc函数。
sinh(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.sinh 复制的。
spacing(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.spacing 复制的。
sqrt(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.sqrt 复制的。
square(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.square 复制的。
squeeze(a[, axis])	从 a 中移除长度为一的轴。
stack(seq[, axis, allow_unknown_chunksizes])	沿新轴堆叠数组
std(a[, axis, dtype, keepdims, ddof, ...])	计算指定轴上的标准差。
subtract(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])	此文档字符串是从 numpy.subtract 复制的。
sum(a[, axis, dtype, keepdims, split_every, out])	在给定轴上数组元素的总和。
swapaxes(a, axis1, axis2)	交换数组的两个轴。
take(a, indices[, axis])	沿轴从数组中提取元素。
tan(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.tan 复制的。
tanh(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.tanh 复制的。
tensordot(lhs, rhs[, axes])	计算沿指定轴的张量点积。
tile(A, reps)	通过重复 A 的次数来构造一个数组，次数由 reps 给出。
topk(a, k[, axis, split_every])	从给定的轴上提取数组 a 中的 k 个最大元素，并按从大到小的顺序返回它们。
trace(a[, offset, axis1, axis2, dtype])	返回数组对角线上的元素之和。
transpose(a[, axes])	返回一个转置了轴的数组。
tri(N[, M, k, dtype, chunks, like])	一个在给定对角线及其下方为1，其他地方为0的数组。
tril(m[, k])	数组的下三角部分。
tril_indices(n[, k, m, chunks])	返回一个 (n, m) 数组的下半三角的索引。
tril_indices_from(arr[, k])	返回 arr 的下三角部分的索引。
triu(m[, k])	数组的上三角部分。
triu_indices(n[, k, m, chunks])	返回一个 (n, m) 数组的上三角部分的索引。
triu_indices_from(arr[, k])	返回 arr 的上三角部分的索引。
true_divide(x1, x2, /[, out, where, ...])	此文档字符串是从 numpy.divide 复制而来的。
trunc(x, /[, out, where, casting, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.trunc 复制的。
union1d(ar1, ar2)	查找两个数组的并集。
unique(ar[, return_index, return_inverse, ...])	查找数组中的唯一元素。
unravel_index(indices, shape[, order])	此文档字符串是从 numpy.unravel_index 复制的。
var(a[, axis, dtype, keepdims, ddof, ...])	计算指定轴上的方差。
vdot(a, b, /)	此文档字符串是从 numpy.vdot 复制的。
vstack(tup[, allow_unknown_chunksizes])	按顺序垂直堆叠数组（按行）。
where(condition, [x, y], /)	此文档字符串是从 numpy.where 复制的。
zeros(*args, **kwargs)	zeros_like 的阻塞变体
zeros_like(a[, dtype, order, chunks, name, ...])	返回一个与给定数组形状和类型相同的零数组。

数组

Array(dask, name, chunks[, dtype, meta, shape])	并行 Dask 数组
Array.all([axis, keepdims, split_every, out])	如果所有元素都评估为 True，则返回 True。
Array.any([axis, keepdims, split_every, out])	如果任何元素评估为 True，则返回 True。
Array.argmax([axis, keepdims, split_every, out])	返回沿给定轴的最大值的索引。
Array.argmin([axis, keepdims, split_every, out])	返回沿给定轴的最小值的索引。
Array.argtopk(k[, axis, split_every])	数组中前 k 个元素的索引。
Array.astype(dtype, **kwargs)	数组的副本，转换为指定类型。
Array.blocks	一个类似于数组的接口，用于访问数组的块。
Array.choose(choices)	使用索引数组从一组选项中构建一个新数组。
Array.chunks	Chunks 属性。
Array.chunksize
Array.clip([min, max])	返回一个数组，其值限制在 [min, max] 范围内。
Array.compute(**kwargs)	计算这个 dask 集合
Array.compute_chunk_sizes()	计算 Dask 数组的块大小。
Array.conj()	对所有元素取复共轭。
Array.copy()	复制数组。
Array.cumprod(axis[, dtype, out, method])	返回沿给定轴的元素的累积乘积。
Array.cumsum(axis[, dtype, out, method])	返回沿给定轴的元素的累积和。
Array.dask
Array.dot(other)	自身与其他的点积。
Array.dtype
Array.flatten()	返回一个扁平化的数组。
Array.imag
Array.itemsize	一个数组元素的字节长度
Array.map_blocks(*args[, name, token, ...])	将一个函数映射到 dask 数组的所有块上。
Array.map_overlap(func, depth[, boundary, trim])	在数组的块上使用函数进行映射，并带有一定的重叠
Array.max([axis, keepdims, split_every, out])	返回沿给定轴的最大值。
Array.mean([axis, dtype, keepdims, ...])	返回沿给定轴的数组元素的平均值。
Array.min([axis, keepdims, split_every, out])	沿指定轴返回最小值。
Array.moment(order[, axis, dtype, keepdims, ...])	计算第 n 个中心矩。
Array.name
Array.nbytes	数组中的字节数
Array.ndim
Array.nonzero()	返回非零元素的索引。
Array.npartitions
Array.numblocks
Array.partitions	按分区切片数组。
Array.persist(**kwargs)	将此 dask 集合持久化到内存中
Array.prod([axis, dtype, keepdims, ...])	返回给定轴上数组元素的乘积
Array.ravel()	返回一个扁平化的数组。
Array.real
Array.rechunk([chunks, threshold, ...])	将 dask 数组 x 中的块转换为新的块。
Array.repeat(repeats[, axis])	重复数组中的元素。
Array.reshape(*shape[, merge_chunks, limit])	将数组重塑为新形状
Array.round([decimals])	返回一个数组，其中每个元素都四舍五入到给定的位数。
Array.shape
Array.shuffle(indexer, axis[, chunks])	基于索引器重新排序 Dask 数组的一个维度。
Array.size	数组中的元素数量
Array.squeeze([axis])	从数组中移除长度为一的轴。
Array.std([axis, dtype, keepdims, ddof, ...])	返回沿给定轴的数组元素的标准差。
Array.store(targets[, lock, regions, ...])	将 dask 数组存储在类似数组的对象中，覆盖目标中的数据
Array.sum([axis, dtype, keepdims, ...])	返回给定轴上数组元素的总和。
Array.swapaxes(axis1, axis2)	返回一个数组的视图，其中 axis1 和 axis2 互换。
Array.to_backend([backend])	切换到新的数组后端
Array.to_dask_dataframe([columns, index, meta])	将 dask 数组转换为 dask 数据框
Array.to_delayed([optimize_graph])	转换为一个 dask.delayed.Delayed 对象的数组，每个块对应一个对象。
Array.to_hdf5(filename, datapath, **kwargs)	在HDF5文件中存储数组
Array.to_svg([size])	将 Dask 数组的块转换为 SVG 图像
Array.to_tiledb(uri, *args, **kwargs)	将数组保存到 TileDB 存储管理器
Array.to_zarr(*args, **kwargs)	将数组保存为 zarr 存储格式
Array.topk(k[, axis, split_every])	数组的顶部 k 个元素。
Array.trace([offset, axis1, axis2, dtype])	返回数组对角线上的元素之和。
Array.transpose(*axes)	反转或排列数组的轴。
Array.var([axis, dtype, keepdims, ddof, ...])	返回沿给定轴的数组元素的方差。
Array.view([dtype, order])	以新的数据类型获取数组的视图
Array.vindex	使用广播的向量化索引。
Array.visualize([filename, format, ...])	使用 graphviz 渲染此对象任务图的计算。

快速傅里叶变换

fft.fft_wrap(fft_func[, kind, dtype, ...])	封装一维、二维和多维实数和复数FFT函数
fft.fft(a[, n, axis, norm])	numpy.fft.fft 的封装
fft.fft2(a[, s, axes, norm])	numpy.fft.fft2 的封装
fft.fftn(a[, s, axes, norm])	numpy.fft.fftn 的封装
fft.ifft(a[, n, axis, norm])	numpy.fft.ifft 的封装
fft.ifft2(a[, s, axes, norm])	numpy.fft.ifft2 的封装
fft.ifftn(a[, s, axes, norm])	numpy.fft.ifftn 的封装
fft.rfft(a[, n, axis, norm])	numpy.fft.rfft 的封装
fft.rfft2(a[, s, axes, norm])	numpy.fft.rfft2 的封装
fft.rfftn(a[, s, axes, norm])	numpy.fft.rfftn 的封装
fft.irfft(a[, n, axis, norm])	numpy.fft.irfft 的封装
fft.irfft2(a[, s, axes, norm])	numpy.fft.irfft2 的封装
fft.irfftn(a[, s, axes, norm])	numpy.fft.irfftn 的包装
fft.hfft(a[, n, axis, norm])	numpy.fft.hfft 的封装
fft.ihfft(a[, n, axis, norm])	numpy.fft.ihfft 的封装
fft.fftfreq(n[, d, chunks])	返回离散傅里叶变换样本频率。
fft.rfftfreq(n[, d, chunks])	返回离散傅里叶变换样本频率（用于 rfft, irfft）。
fft.fftshift(x[, axes])	将零频分量移到频谱中心。
fft.ifftshift(x[, axes])	fftshift 的逆操作。

线性代数

linalg.cholesky(a[, lower])	返回 Hermitian 正定矩阵 A 的 Cholesky 分解，\(A = L L^*\) 或 \(A = U^* U\)。
linalg.inv(a)	使用LU分解和前向/后向替换计算矩阵的逆。
linalg.lstsq(a, b)	使用QR分解返回线性矩阵方程的最小二乘解。
linalg.lu(a)	计算矩阵的LU分解。
linalg.norm(x[, ord, axis, keepdims])	矩阵或向量范数。
linalg.qr(a)	计算矩阵的QR分解。
linalg.solve(a, b[, sym_pos, assume_a])	求解方程 a x = b 中的 x。
linalg.solve_triangular(a, b[, lower])	求解方程 a x = b 中的 x，假设 a 是一个三角矩阵。
linalg.svd(a[, coerce_signs])	计算矩阵的奇异值分解。
linalg.svd_compressed(a, k[, iterator, ...])	随机压缩的秩-k 薄奇异值分解。
linalg.sfqr(data[, name])	直接短而胖的QR
linalg.tsqr(data[, compute_svd, ...])	直接高瘦QR算法

掩码数组

ma.average(a[, axis, weights, returned, ...])	返回数组在给定轴上的加权平均值。
ma.empty_like(prototype[, dtype, order, ...])	此文档字符串是从 numpy.ma.core.empty_like 复制的。
ma.filled(a[, fill_value])	返回一个 ~numpy.ndarray，其中掩码值被 fill_value 替换。
ma.fix_invalid(a[, fill_value])	返回输入数据，其中无效数据被屏蔽并替换为填充值。
ma.getdata(a)	返回掩码数组的数据作为 ndarray。
ma.getmaskarray(a)	返回掩码数组的掩码，或全为 False 的布尔数组。
ma.masked_array(data[, mask, fill_value])	一个可能包含掩码值的数组类。
ma.masked_equal(a, value)	屏蔽数组中等于给定值的部分。
ma.masked_greater(x, value[, copy])	掩码数组中大于给定值的部分。
ma.masked_greater_equal(x, value[, copy])	掩码数组中大于或等于给定值的部分。
ma.masked_inside(x, v1, v2)	在给定区间内掩码一个数组。
ma.masked_invalid(a)	屏蔽数组中出现无效值（NaN 或 inf）的位置。
ma.masked_less(x, value[, copy])	掩码数组中低于给定值的部分。
ma.masked_less_equal(x, value[, copy])	屏蔽数组中小于或等于给定值的部分。
ma.masked_not_equal(x, value[, copy])	掩码数组，其中 不 等于给定值。
ma.masked_outside(x, v1, v2)	在给定区间外屏蔽数组。
ma.masked_values(x, value[, rtol, atol, shrink])	使用浮点数相等进行掩码。
ma.masked_where(condition, a)	在满足条件的情况下屏蔽数组。
ma.nonzero(self)	此文档字符串是从 numpy.ma.core.nonzero 复制的。
ma.ones_like(a, **kwargs)	返回一个与给定数组形状和类型相同的由1组成的数组。
ma.set_fill_value(a, fill_value)	如果 a 是一个掩码数组，设置 a 的填充值。
ma.where(condition[, x, y])	根据条件返回一个掩码数组，元素来自 x 或 y。
ma.zeros_like(a, **kwargs)	返回一个与给定数组形状和类型相同的零数组。

随机

random.beta(*args, **kwargs)	从 Beta 分布中抽取样本。
random.binomial(*args, **kwargs)	从二项分布中抽取样本。
random.chisquare(*args, **kwargs)	从卡方分布中抽取样本。
random.choice(*args, **kwargs)	从一个给定的1-D数组生成一个随机样本
random.default_rng([seed])	使用默认的 BitGenerator (PCG64) 构造一个新的生成器。
random.exponential(*args, **kwargs)	从指数分布中抽取样本。
random.f(*args, **kwargs)	从 F 分布中抽取样本。
random.gamma(*args, **kwargs)	从伽马分布中抽取样本。
random.geometric(*args, **kwargs)	从几何分布中抽取样本。
random.gumbel(*args, **kwargs)	从Gumbel分布中抽取样本。
random.hypergeometric(*args, **kwargs)	从超几何分布中抽取样本。
random.laplace(*args, **kwargs)	从具有指定位置（或均值）和尺度（衰减）的拉普拉斯或双指数分布中抽取样本。
random.logistic(*args, **kwargs)	从逻辑分布中抽取样本。
random.lognormal(*args, **kwargs)	从对数正态分布中抽取样本。
random.logseries(*args, **kwargs)	从对数级数分布中抽取样本。
random.multinomial(*args, **kwargs)	从多项分布中抽取样本。
random.negative_binomial(*args, **kwargs)	从负二项分布中抽取样本。
random.noncentral_chisquare(*args, **kwargs)	从非中心卡方分布中抽取样本。
random.noncentral_f(*args, **kwargs)	从非中心F分布中抽取样本。
random.normal(*args, **kwargs)	从正态（高斯）分布中随机抽取样本。
random.pareto(*args, **kwargs)	从具有指定形状的帕累托II型或Lomax分布中抽取样本。
random.permutation(*args, **kwargs)	随机排列一个序列，或返回一个排列的范围。
random.poisson(*args, **kwargs)	从泊松分布中抽取样本。
random.power(*args, **kwargs)	从指数为正数 a - 1 的幂分布中，在 [0, 1] 范围内抽取样本。
random.randint(*args, **kwargs)	返回从 `low`（包含）到 `high`（不包含）之间的随机整数。
random.random(*args, **kwargs)	返回半开区间 [0.0, 1.0) 内的随机浮点数。
random.random_integers(*args, **kwargs)	类型为 numpy.int_ 的随机整数，范围在 low 和 high 之间，包含 low 和 high。
random.random_sample(*args, **kwargs)	返回半开区间 [0.0, 1.0) 内的随机浮点数。
random.rayleigh(*args, **kwargs)	从瑞利分布中抽取样本。
random.standard_cauchy(*args, **kwargs)	从模式为0的标准柯西分布中抽取样本。
random.standard_exponential(*args, **kwargs)	从标准指数分布中抽取样本。
random.standard_gamma(*args, **kwargs)	从标准Gamma分布中抽取样本。
random.standard_normal(*args, **kwargs)	从标准正态分布（均值=0，标准差=1）中抽取样本。
random.standard_t(*args, **kwargs)	从具有 df 自由度的标准学生 t 分布中抽取样本。
random.triangular(*args, **kwargs)	从区间 [left, right] 上的三角分布中抽取样本。
random.uniform(*args, **kwargs)	从均匀分布中抽取样本。
random.vonmises(*args, **kwargs)	从 von Mises 分布中抽取样本。
random.wald(*args, **kwargs)	从 Wald 或逆高斯分布中抽取样本。
random.weibull(*args, **kwargs)	从韦伯分布中抽取样本。
random.zipf(*args, **kwargs)	从Zipf分布中抽取样本。

统计数据

stats.ttest_ind(a, b[, axis, equal_var])	此文档字符串是从 scipy.stats.ttest_ind 复制而来的。
stats.ttest_1samp(a, popmean[, axis, nan_policy])	此文档字符串是从 scipy.stats.ttest_1samp 复制的。
stats.ttest_rel(a, b[, axis, nan_policy])	此文档字符串是从 scipy.stats.ttest_rel 复制的。
stats.chisquare(f_obs[, f_exp, ddof, axis])	计算单向卡方检验。
stats.power_divergence(f_obs[, f_exp, ddof, ...])	Cressie-Read 幂散度统计量和拟合优度检验。
stats.skew(a[, axis, bias, nan_policy])	此文档字符串是从 scipy.stats.skew 复制的。
stats.skewtest(a[, axis, nan_policy])	此文档字符串是从 scipy.stats.skewtest 复制的。
stats.kurtosis(a[, axis, fisher, bias, ...])	此文档字符串是从 scipy.stats.kurtosis 复制的。
stats.kurtosistest(a[, axis, nan_policy])	此文档字符串是从 scipy.stats.kurtosistest 复制的。
stats.normaltest(a[, axis, nan_policy])	此文档字符串是从 scipy.stats.normaltest 复制的。
stats.f_oneway(*args)	此文档字符串是从 scipy.stats.f_oneway 复制的。
stats.moment(a[, moment, axis, nan_policy])	此文档字符串是从 scipy.stats.moment 复制的。

图像支持

image.imread(filename[, imread, preprocess])

将一系列图像读入一个 dask 数组

轻微重叠的计算

overlap.overlap(x, depth, boundary, *[, ...])	共享相邻块之间的边界
overlap.map_overlap(func, *args[, depth, ...])	在具有一定重叠的数组块上应用函数
lib.stride_tricks.sliding_window_view(x, ...)	使用给定的窗口形状创建数组的滑动窗口视图。
overlap.trim_internal(x, axes[, boundary])	修剪每个块的两侧
overlap.trim_overlap(x, depth[, boundary])	从每个块中修剪两边。

创建和存储数组

from_array(x[, chunks, name, lock, asarray, ...])	从看起来像数组的对象创建 dask 数组。
from_delayed(value, shape[, dtype, meta, name])	从 dask 延迟值创建一个 dask 数组
from_npy_stack(dirname[, mmap_mode])	从 npy 文件堆栈加载 dask 数组
from_zarr(url[, component, storage_options, ...])	从 zarr 存储格式加载数组
from_tiledb(uri[, attribute, chunks, ...])	从 TileDB 存储格式加载数组
store(sources, targets[, lock, regions, ...])	将 dask 数组存储在类似数组的对象中，覆盖目标中的数据
to_hdf5(filename, *args[, chunks])	在HDF5文件中存储数组
to_zarr(arr, url[, component, ...])	将数组保存为 zarr 存储格式
to_npy_stack(dirname, x[, axis])	将 dask 数组写入 .npy 文件堆栈
to_tiledb(darray, uri[, compute, ...])	将数组保存为 TileDB 存储格式

广义Ufuncs

apply_gufunc(func, signature, *args[, axes, ...])	将广义ufunc或类似的Python函数应用于数组。
as_gufunc([signature])	dask.array.gufunc 的装饰器。
gufunc(pyfunc, *[, signature, vectorize, ...])	在调用时将 pyfunc 绑定到 dask.array.apply_gufunc。

内部函数

blockwise(func, out_ind, *args[, name, ...])	张量操作：广义内积和外积
normalize_chunks(chunks[, shape, limit, ...])	将块标准化为元组的元组
unify_chunks(*args, **kwargs)	在数组序列中统一块

Dask 元数据

meta_from_array(x[, ndim, dtype])

将数组规范化到适当的元对象

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随机数生成

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dask.array.abs