mindspore.dataset.NumpySlicesDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.NumpySlicesDataset(data, column_names=None, num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None)

    由Python数据构建数据集。生成的数据集的列名和列类型取决于用户传入的Python数据。

    参数：
        - **data** (Union[list, tuple, dict]) - 输入的Python数据。支持的数据类型包括：list、tuple、dict和其他NumPy格式。
          输入数据将沿着第一个维度切片，并生成额外的行。如果输入是单个list，则将生成一个数据列，若是嵌套多个list，则生成多个数据列。不建议通过这种方式加载大量的数据，因为可能会在数据加载到内存时等待较长时间。
        - **column_names** (list[str], 可选) - 指定数据集生成的列名。默认值：None，不指定。
          如果未指定该参数，且当输入数据的类型是dict时，输出列名称将被命名为dict的键名，否则它们将被统一命名为column_0，column_1...。
        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，所有样本。
        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作进程数。默认值：1。
        - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。
          只有输入的 `data` 参数带有可随机访问属性（`__getitem__`）时，才可以指定该参数。默认值：None。下表中会展示不同配置的预期行为。
        - **sampler** (Union[Sampler, Iterable], 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。
          只有输入的 `data` 参数带有可随机访问属性（`__getitem__`）时，才可以指定该参数。默认值：None。下表中会展示不同配置的预期行为。
        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。

    .. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。

    .. list-table:: 配置 `sampler` 和 `shuffle` 的不同组合得到的预期排序结果
       :widths: 25 25 50
       :header-rows: 1

       * - 参数 `sampler`
         - 参数 `shuffle`
         - 预期数据顺序
       * - None
         - None
         - 随机排列
       * - None
         - True
         - 随机排列
       * - None
         - False
         - 顺序排列
       * - `sampler` 实例
         - None
         - 由 `sampler` 行为定义的顺序
       * - `sampler` 实例
         - True
         - 不允许
       * - `sampler` 实例
         - False
         - 不允许

    异常：
        - **RuntimeError** - `column_names` 列表的长度与数据的输出列表长度不匹配。
        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
        - **ValueError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
        - **ValueError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
        - **ValueError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
        - **ValueError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
        - **ValueError** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。


.. include:: mindspore.dataset.api_list_nlp.txt