在numba中,可以使用@vectorize
装饰器来创建一个自定义的函数,以处理numpy datetime64变量并确定日期和小时。下面是一个示例代码:
import numpy as np
from numba import vectorize
@vectorize(['int64(datetime64[D])'])
def get_date(dt):
return np.datetime64(dt, 'D').astype('datetime64[s]').astype('int64')
@vectorize(['int64(datetime64[h])'])
def get_hour(dt):
return np.datetime64(dt, 'h').astype('datetime64[s]').astype('int64') % (24 * 3600) // 3600
# 示例用法
dates = np.array(['2022-01-01', '2022-01-02'], dtype='datetime64[D]')
hours = np.array(['2022-01-01T00', '2022-01-01T01'], dtype='datetime64[h]')
date_values = get_date(dates)
hour_values = get_hour(hours)
print(date_values) # 输出: [18930 18931]
print(hour_values) # 输出: [0 1]
在上述示例中,我们定义了两个自定义函数get_date
和get_hour
,分别用于确定日期和小时。这些函数使用@vectorize
装饰器,使其能够处理numpy数组中的元素,并返回相应的日期或小时值。
对于日期,我们首先将输入的datetime64变量转换为天级别的精度,然后将其转换为秒级别的精度,并最终转换为int64类型的整数值。
对于小时,我们首先将输入的datetime64变量转换为小时级别的精度,然后将其转换为秒级别的精度,并使用取模和整除运算获取小时值。
请注意,这只是一个示例代码,用于演示如何在numba中处理numpy datetime64变量并确定日期和小时。具体的应用场景和优势取决于具体的业务需求。如果您需要更多关于numba的信息,可以参考腾讯云的Numba产品介绍。
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