我有一个dask数组，其图形最终基于底部的一堆numpy数组，并将元素运算应用于它们。使用da.store计算数组并将结果存储回原始备份numpy数组是否安全，使整个事件成为就地操作？
如果您正在考虑“您正在使用dask错误”，请参阅下面的长版本，了解为什么我认为需要这样做。
我正在将dask用于一个应用程序，其中原始数据来自内存中的numpy数组，其中包含从科学仪器收集的数据。目标是用原始数据填充大部分RAM（比如75％+），这意味着没有足够的内存副本。这使得它在语义上有点像一个核外问题，因为任何派生值只能在内存中以块的形式实现，而不是一次性实现。
除了一条皱纹外，Dask非常适合这种情况。我正在简化很多，但是对于大多数数据（称为X），我们需要应用元素操作f，计算一些汇总统计信息s(f(X))，并使用它来计算另一个对数据的结果，比如t(s(f(X)), f(X))。虽然所有函数都是对dask友好的（可以在每个块的基础上完成），但是尝试简单地运行这个dask图会导致f(X)一次全部保存在内存中，因为所有这些都是需要的。第二关。另一种方法是在询问s之前明确计算t（由https://github.com/dask/dask/issues/874建议），然后两次计算f(X)，但这是一个有点昂贵的操作，所以我我想避免这种情况。
但是，一旦应用f，就不再需要原始数据。所以我想运行da.store(f(X))并将结果存储在原始的后备numpy数组中。从技术上讲，我认为我知道如何设置它，并且只要我可以确定每个数据在被覆盖之前被完全消耗，那么就没有竞争条件，但是我担心我可能会破坏API通过更改dask下面的数据来收缩，并且可能会以某种方式出错。有没有办法保证它是安全的？
我可以立即看到这个错误的一种方法是，如果几个输入数组具有相同的内容，因此在dask中得到相同的名称，导致它们在图中统一。我在name=False使用da.from_array，所以这不应该是一个问题。