对于大于内存的size=(M，N) dask数组:如何从chunks=(1，N)重新分块到chunks=(M，1)？

对于大于内存的size=(M,N) dask数组，我们可以使用dask的rechunk方法将其重新分块到chunks=(M,1)。

首先，我们需要导入dask和dask.array模块：

import dask
import dask.array as da

然后，我们可以使用da.from_array方法创建一个dask数组，参数中指定size和chunks：

arr = da.from_array(data, chunks=(1, N))

接下来，我们可以使用arr.rechunk方法将dask数组重新分块到chunks=(M,1)：

rechunked_arr = arr.rechunk((M, 1))

最后，我们可以使用rechunked_arr.compute方法计算结果并获取最终的分块dask数组。

Dask数组的重新分块可以有效地优化计算性能和内存使用，尤其是对于大型数据集和内存限制的情况。通过将数据重新分块成更合适的大小，可以提高计算的并行性和效率。

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