另见
相关 NumPy 文档
使用nanmean()，nanvar()和nanstd()函数跳过 NaN
试图估计一组数据的算术平均值，方差和标准差是很常见的。...指定整数数据类型，如下所示：
print(np.full((1, 2), 7, dtype=np.int))
输出相应地更改：
array([[7, 7]])
full_like()函数检查数组的元数据...要将数据类型修改为整数，请在以下行中使用 ：
print(np.full_like(a, 7, dtype=np.int))
array([7, 7, 7, 7, 7])
工作原理
我们用full()和...相互减去两个datetime64对象：
print(local - with_offset)
结果显示如下：
numpy.timedelta64(-480,'m')
减法创建一个timedelta64...NumPy 对象，在这种情况下，它表示 480 分钟的增量。
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