Was ist der richtige Weg um ganzzahlige Daten in datetime64 in numpy zu konvertieren? Ich habe es versucht:
%Vor%, aber eine falsche Konvertierung erhalten. Wie wäre es, sie korrekt als numpy.datetime64-Objekte mit numpy.loadtxt (sie kommen aus einer CSV-Datei) zu lesen?
Seltsamerweise funktioniert das: numpy.datetime64(a.astype("S8").tolist()) , während dies nicht gilt: numpy.datetime64(a.astype("S8")) . Die erste Methode ist immer noch etwas weniger verschachtelt als: numpy.array([numpy.datetime64(str(i)) for i in a]) . Ich fragte warum in diese Frage .
Ihr Problem ist, dass datetime64 eine Zeichenkette im Format yyyy-mm-dd erwartet, während die Typkonvertierung Zeichenketten im Format yyyymmdd erzeugt. Ich würde so etwas vorschlagen:
Aber es funktioniert nicht für mich (ich habe numpy 1.6.1), es schlägt mit der Nachricht "NotImplementedError: Nicht für diesen Typ implementiert". Wenn dies nicht in 1.7 implementiert ist, kann ich nur eine reine Python-Lösung vorschlagen:
%Vor%... oder Ihre Eingabe vorverarbeiten, um die Daten im erwarteten Format zu übermitteln.
Bearbeiten: Ich kann auch eine alternative Lösung anbieten, die vectorize verwendet, aber ich weiß nicht genau, wie es funktioniert, also weiß ich nicht, was schief läuft:
Aus irgendeinem Grund ignoriert es otypes und gibt |S4 statt |S10 aus. Entschuldigung, ich kann nicht mehr helfen, aber dies sollte einen Ausgangspunkt für die Suche nach anderen Lösungen bieten.
Update: Dank OP-Feedback habe ich mir eine neue Möglichkeit einfallen lassen. Dies sollte wie erwartet funktionieren:
%Vor% Seltsam, in diesem Fall funktioniert datetime64 gut mit oder ohne Bindestriche ...