dask数组上的random.multivariate_normal？答案

【问题标题】：random.multivariate_normal on a dask array?dask数组上的random.multivariate_normal？
【发布时间】：2026-02-03 21:35:01
【问题描述】：

我一直在努力寻找一种方法来获得适用于 dask 工作流程的计算。

我有使用 np.random.mulivariate_normal 函数的代码，虽然其中许多类型在 dask 数组上可供我们使用，但似乎不是这种类型。 Sooo....我试图根据 dask documentation 中提供的示例创建自己的。

这是我的尝试，它给出了我难以理解的错误。我还提供了随机输入变量以便于复制：

import numpy as np
from dask.distributed import Client
import dask.array as da

def mvn(mu, sigma, n, blocksize):
    chunks = ((blocksize,) * (n // blocksize),
              (blocksize,) * (n // blocksize))

    name = 'mvn'   # unique identifier

    dsk = {(name, i, j): (np.random.multivariate_normal(mu,sigma, blocksize))
                         if i == j else
                         (np.zeros, (blocksize, blocksize))
             for i in range(n // blocksize)
             for j in range(n // blocksize)}

    dtype = np.random.multivariate_normal(0).dtype  # take dtype default from numpy

    return da.Array(dsk, name, chunks, dtype)

n = 10000
A = da.random.normal(0, 1, size=(n,n), chunks=(1000, 1000))
sigma = da.dot(A,A.transpose())
mu = 4.0*da.ones(n, chunks = 1000)
R =  da.numpy.random.mvn(mu, sigma, n, chunks=(100))

有什么建议还是我离题太远以至于我应该放弃所有希望？谢谢！

【问题讨论】：

标签： numpy dask

【解决方案1】：

如果你有一个集群可以运行它，你可以使用我在this post 的回答，复制到这里以供参考：

目前的一个工作是使用cholesky 分解。请注意，任何协方差矩阵 C 都可以表示为 C=G*G'。然后，如果 y 是标准正态，则 x = G'*y 与 C 中指定的相关（参见 StackExchange Mathematic 上的 excellent post）。在代码中：

Numpy

n_dim =4
size = 100000
A = np.random.randn(n_dim, n_dim)
covm = A.dot(A.T)

x=  np.random.multivariate_normal(size=size, mean=np.zeros(len(covm)),cov=covm)
## verify numpys covariance is correct
np.cov(x, rowvar=False)
covm

黎明

## create covariance matrix
A = da.random.standard_normal(size=(n_dim, n_dim),chunks=(2,2))
covm = A.dot(A.T)

## get cholesky decomp
L = da.linalg.cholesky(covm, lower=True)

## drawn standard normal 
sn= da.random.standard_normal(size=(size, n_dim),chunks=(100,100))

## correct for correlation
x =L.dot(sn.T)
x.shape

## verify
covm.compute()
da.cov(x, rowvar=True).compute()

【讨论】：

【解决方案2】：

这个答案可以充实，但我想你会更容易使用dask的delayed、da.from_delayed和da.*stack。

我看到你所拥有的一个直接问题：使用np.random.multivariate_normal(mu,sigma, blocksize)，你直接调用函数，而不是制定规范。你可能想要(np.random.multivariate_normal, mu,sigma, blocksize)。这表明使用原始 dask 字典可能很棘手！

【讨论】：