在numpy的阵列中存储的datetime

比方说，我想datetime值超过了循环100次迭代的在numpy的阵列存储，像这样：在numpy的阵列中存储的datetime

import numpy as np 
import time 
from datetime import datetime 

Startmult = np.zeros((1,100)) 
for i in range(100): 
    Startmult[i] = datetime.now()

每当我这样做，我得到以下错误：

float() argument must be a string or a number, not 'datetime.datetime'

有没有办法克服这个错误？

谢谢你的帮助！

编辑：另外，我现在想做到以下几点，但似乎无法找到一个解决方案：

CPUtime = np.zeros((100), dtype='datetime64[s]') 
for i in range(100): 
    Start = datetime.now() 
    CPUtime[i] = datetime.now()-Start

在现在得到了以下错误：

Could not convert object to NumPy datetime

来源

2017-08-31 tattybojangler

https://stackoverflow.com/questions/7852855/how-to-convert-a-python-datetime-object-to-seconds – FCo

尖的在错误信息中，我们需要使用兼容的dtype，float不会。其中一个兼容的将是datetime64并与我们需要指定的精度。假设我们需要seconds。然后，阵列初始化部分将是 -

Startmult = np.zeros((100), dtype='datetime64[s]')

列出所有可用的时间单位here。

下面是nano-sec上100元素的情况下运行，并与第一和最后的输出要素检验样品运行 -

In [447]: Startmult = np.zeros((100), dtype='datetime64[ns]') 
    ...: for i in range(100): 
    ...:  Startmult[i] = datetime.now() 
    ...:  

In [448]: Startmult[0] # first element 
Out[448]: numpy.datetime64('2017-08-31T22:39:45.722306000') 

In [449]: Startmult[-1] # last element 
Out[449]: numpy.datetime64('2017-08-31T22:39:45.723201000')

编辑：如果你想存储在两个点之间经过的秒时间浮动PT号码，你可以做这样的事情 -

CPUtime = np.zeros((100)) 
for i in range(100): 
    Start = datetime.now() 
    time_diff = datetime.now()-Start 
    CPUtime[i] = time_diff.total_seconds()

对于u-sec精度，使用：time_diff.microseconds。

来源

2017-08-31 17:02:52 Divakar

非常感谢您的回答！我还有另一个问题，你可以帮助我（我编辑了我的原始帖子）。 – tattybojangler

@tattybojangler请检查编辑部分。 – Divakar

再次感谢您的回答！有效！ – tattybojangler

您需要当前日期时间转换成整数格式（仅限秒）

来源

2017-08-31 17:03:28 Dharmesh

在numpy的阵列中存储的datetime

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