首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何避免在将np.datetime64添加到numpy数组时自动转换为datetime?

在将np.datetime64添加到numpy数组时避免自动转换为datetime的方法是使用dtype参数指定数组的数据类型为np.datetime64。通过明确指定数据类型,可以确保np.datetime64对象在添加到数组时不会被自动转换。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 创建一个空的numpy数组
arr = np.array([], dtype=np.datetime64)

# 添加np.datetime64对象到数组
dt = np.datetime64('2022-01-01')
arr = np.append(arr, dt)

# 打印数组元素和数据类型
print(arr)
print(arr.dtype)

输出结果将会是:

代码语言:txt
复制
['2022-01-01']
datetime64[D]

在上述代码中,通过在创建数组时使用dtype=np.datetime64参数,我们明确指定了数组的数据类型为np.datetime64。然后,我们可以使用np.append()函数将np.datetime64对象添加到数组中。最后,通过打印数组元素和数据类型,我们可以验证np.datetime64对象没有被自动转换为datetime。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云CVM(云服务器)和腾讯云COS(对象存储)。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NumPy 超详细教程(2):数据类型

, b) 输出:(2019-03-07 是周四) 2019-03-07 2019-03-07 例四: 从字符串创建 datetime64 类型,默认情况下,NumPy 会根据字符串自动选择对应的单位。...import numpy as np print(np.datetime64('2019-03') == np.datetime64('2019-03-01')) 输出: True 例七: 从字符串创建日期时间数组...weekmask='Mon Tue Wed Thu Sat Sun' 3、数据类型对象:dtype 数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用,这依赖如下几个方面: 数据的类型(整数,浮点数或者...5、numpy.datetime_as_string 日期时间数组换为字符串数组。...datetime64 元素单位不一致,则会统一化为其中最小的单位形式输出,如果 unit='auto' 则会保持原样输出。

2.1K40

Numpy教程第2部分 - 数据分析的重要功能

例如如何创建一个array,如何提取array元素,重塑(reshape)数组,生成随机数(random)等,在这一部分,专知成员Fan详细介绍numpy的高级功能,这些功能对于数据分析和操作非常重要...---- 某些情况下,我们希望大型转换后的numpy数组保存到磁盘并直接将其加载回控制台,而无需重新运行数据转换代码。Numpy为此提供了.npy和.npz文件类型。...numpy.datetime64换为datetime.datetime对象?...当你这个函数应用于标量(单个数字),它可以很好地工作,但在应用于array失败。使用vectorize()后,你可以array上很好地工作。...: 6 ▌九、如何给一个数组增加维度? ---- 有时您可能想将一维数组换为二维数组(如电子表格)而不添加任何其他数据。

2.8K90

NumPy 秘籍中文第二版:十一、最新最强的 NumPy

使用at()方法为 ufuncs 建立花式索引 at()方法已添加到 NumPy 1.8 的 NumPy 通用函数类中。 此方法允许就地进行花式索引。...该函数保证索引4,的中间只有一个元素正确的位置。 这对应于尝试选择数组的前五项而不关心前五组中的顺序。 由于正确排序的项目位于中间,因此这也返回数组的中位数。...自己检查这些,如下所示: print(np.datetime64('20150521')) print(np.datetime64('2015-05')) 该代码显示以下行: numpy.datetime64...请参考本书代码包中的datetime_demo.py文件: import numpy as np print(np.datetime64('2015-05-21')) #numpy.datetime64...('2015-05-21') print(np.datetime64('20150521')) print(np.datetime64('2015-05')) #numpy.datetime64('20150521

85010

NumPy 基础知识 :1~5

让我们使用 ISO 字符串创建一个numpy.datetime64对象: In [41]: x = np.datetime64('2015-04-01') In [42]: y = np.datetime64...创建 NumPy datetime64,它将自动从输入字符串的形式中进行选择,因此当我们为x和y都打印出dtype,我们可以看到x的单位为D。 ]代表几天,而y和单位M代表几个月。...因此, Python 3 中,将对象(datetime64)转换为字符串添加前缀以区分普通字符串类型。...由于掩码是布尔数组,因此 NumPy自动掩码应用于记录数组,但是我们仍然可以看到read_array中添加了一个新字段,掩码的值反映了阈值(>= 0.75) value字段。...因此现在原始方程式转换为(q * r) x = b。 我们可以使用r和q和b的逆矩阵乘法(点积)获得x。 由于q是一个单位矩阵,因此我们使用了置而不是逆。

5.5K10

还在对Matplotlib繁琐的图层设置感到烦恼!?快来看看这个Python绘图工具包吧

又或者是不是面对多个matplotlib子图写了大量的循环代码来设置属性?最后还是不是希望只精通一个Python绘图包就可以把二维、空间等类型图表绘制方法都掌握??...当我刚开始发现这个包:“嗯?不错,logo和matplotlib很像”,可是,当我熟悉大多数和经常使用matplotlib绘图,回来再看这个工具包:“我ri,真香!!我之前干了啥?...因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具包 可以让你一步设置sci发表级别的配图格式的话,那本期推文告诉你如何使用更少的代码实现繁琐的自定义绘图需求,当然,也是符合出版需求的配图,主要内容如下:...A-b-c 多子图序号添加 除了上面 format() 大大缩减代码量,我们介绍了我认为比较方便的绘图方法-多子图序号自动添加。...data or set datetime limits axs[0].format( xlim=(np.datetime64('2000-01-01'), np.datetime64('2001

1.3K11

数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

本节中,我们介绍如何在 Pandas 中使用这些类型的日期/时间数据。这个简短的章节绝不是 Python 或 Pandas 中可用的时间序列工具的完整指南,而是用户应如何处理时间序列的广泛概述。...datetime64 dtype日期编码为 64 位整数,因此可以非常紧凑地表示日期数组。...[D]') ''' 由于 NumPy datetime64数组中的统一类型,这类操作可以比我们直接使用 Python 的datetime对象快得多,特别是当数组变大(我们NumPy 数组的计算:通用函数...: np.datetime64('2015-07-04 12:00') # numpy.datetime64('2015-07-04T12:00') 请注意,时区会自动设置为执行代码的计算机上的本地时间...你可以使用多种格式代码之一,来强制任何所需的基本单位;例如,在这里我们强制基于纳秒的时间: np.datetime64('2015-07-04 12:59:59.50', 'ns') # numpy.datetime64

4.6K20

沿用70多年的经典数据可视化方法,如何用Python实现?

01 概述 时间序列(Time series)是指某种现象某一个统计指标不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。...“二战”中和“二战”后,军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等领域的应用更加广泛。 时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法。...▲时间序列 时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素同一刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为如下4种类型。...def datetime(x): return np.array(x, dtype=np.datetime64) # 画布 plot = figure(x_axis_type..., GOOG, IBM, MSFT def datetime(x): return np.array(x, dtype=np.datetime64) # 画布1 p1 = figure

81010

Pandas学习笔记之时间序列总结

但是当对付大量的日期时间组成的数组,它们就无法胜任了:就像 Python 的列表和 NumPy 的类型数组对比一样,Python 的日期时间对象在这种情况下就无法与编码后的日期时间数组比较了。...时间的类型数组NumPydatetime64 Python 日期时间对象的弱点促使 NumPy 的开发团队 NumPy 中加入了优化的时间序列数据类型。...[D]') 因为 NumPy 数组中所有元素都具有统一的datetime64类型,上面的向量化操作将会比我们使用 Python 的datetime对象高效许多,特别是当数组变得很大的情况下。...NumPy 可以自动从输入推断需要的时间精度(单位);如下面是天为单位: np.datetime64('2015-07-04') numpy.datetime64('2015-07-04') 下面是分钟为单位...: np.datetime64('2015-07-04 12:00') numpy.datetime64('2015-07-04T12:00') 还需要注意的是,日期时间会自动按照本地计算机的时间来进行设置

4K42
领券