numpy.datetime_as_string(arr, unit=None, timezone='naive', casting='same_kind') 参数 描述 arr datetimes64 数组 unit 'auto' 或者 datetime64 单位。 timezone 时区 casting 在日期时间单位之间进行更改时允许进行转换。有以下可选值:'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'。 例一: 代码...
使用numpy.datetime_as_string函数: 这个函数可以将datetime64对象转换为指定格式的字符串。 python import numpy as np # 创建一个datetime64类型的对象 date = np.datetime64('2022-11-22') #将datetime64对象转换为字符串 str_date = np.datetime_as_string(date, unit='D') print(str_date) # 输出: ...
从Numpy1.7开始,已经有了原生的日期-时间支持,基本类型称为datetime64。 In [1]:importnumpy as np In [2]: nd = np.datetime64('2018-05-08') In [3]: nd Out[3]: numpy.datetime64('2018-05-08') 和datetime一样,datetime64对象可以表示为字符串对象。 In [4]: np.datetime_as_string(nd) O...
简单示例Ⅱ、单位使用Ⅲ、配合 arange 函数使用Ⅳ、Datetime64 和 Timedelta64 运算Ⅴ、Timedelta64 单独的运算Ⅵ、numpy.datetime64 与 datetime.datetime 相互转换Ⅶ、工作日功能(busday)3、数据类型对象:dtypeⅠ、实例化 dtype 对象Ⅱ、字符代码4、numpy.datetime_data5、numpy.datetime_as_string...
np.datetime_as_string():将datetime64类型的日期时间对象转换为字符串。 示例:np.datetime_as_string(np.datetime64('2022-01-01')) 腾讯云相关产品中,与日期时间格式相关的服务包括云数据库 TencentDB for MySQL、云函数 SCF、云存储 COS 等。这些产品可以与Numpy日期时间格式结合使用,实现更多的数据处理和分析功...
np.datetime_as_string(nd) 3. np.arange生成时间序列 1 2 3 #生成时间序列 #默认以日为间隔,算头不算尾 np.arange('2019-01-05','2019-01-10',dtype='datetime64') 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
datetime_as_string(datetime_nd) print(type(datetime_str))#<class 'numpy.str_'> 从时间格式字符串数组去创建numpy的datetime对象数组(array)时,可以直接使用numpy.array()函数,指定dtype为’datetime64’,这样的话数组中的元素为’datetime64’类型,如下所示: datetime_array = np.array(['2019-01-05',...
cumprod np.cumproduct np.cumsum np.CLIP np.ComplexWarning np.datetime64 np.datetime_as_string np.datetime_data np.deg2rad np.degrees np.delete np.deprecate np.deprecate_with_doc np.diag np.diag_indices np.diag_indices_from np.diagflat np.diagonal np.diff np.digitize np.disp np.divide np....
string 'S' 字符串数据类型 unicode 'U' Unicode字符串数据类型 void 'V' 通用无类型数据类型 datetime 'M' 日期和时间数据类型 timedelta 'm' 时间间隔数据类型 数据类型的字符代码,用在NumPy中,表示对应的数据类型。 3.2 时间类型使用 import numpy as np if __name__ == '__main__': # 定义类型 dt...
我有一个 datetime64 类型的数组: dates = np.datetime64(['2010-10-17', '2011-05-13', "2012-01-15"]) 有没有比遍历每个元素以获得 np.array of years 更好的方法: years = f(dates) #output: array([2010, 2011, 2012], dtype=int8) #or dtype = string 我正在使用稳定的 numpy 版本...