将 np.gradient 与日期时间一起使用答案

【问题标题】：Using np.gradient with datetimes将 np.gradient 与日期时间一起使用
【发布时间】：2019-12-17 12:49:17
【问题描述】：

我正在尝试使用np.gradient 对时间求导，但np.gradient 在使用日期时间对象时会引发错误。我想使用np.gradient，因为它可以保持形状但不知道如何解决这个错误。

我无法在 3 小时内设置一个恒定的 dt，因为我的时间数据间隔不规则，而且我发现的唯一其他类似问题没有解决方案。下面是一些示例数据

import numpy as np
import datetime as dt


y = np.array([10.,12.,11.,15.,16.,20.])
times = np.array([dt.datetime(2019,10,1,12,3),dt.datetime(2019,10,1,12,40),dt.datetime(2019,10,1,14,5),
                  dt.datetime(2019,10,1,18,7),dt.datetime(2019,10,1,22,8),dt.datetime(2019,10,2,1,3)])

np.gradient(y,times)

输出应该是一个 d(y)/d(times) 的数组

【问题讨论】：

标签： python python-3.x numpy datetime

【解决方案1】：

我们需要将times 转换为更简单的 dtype，numpy 可以更轻松地使用它。一种方法是先转换为datetime64[s]，然后再转换为int64。一旦我们这样做了，我们就可以调用梯度。结果将以每秒为单位。

time_seconds = times.astype('datetime64[s]').astype('int64')

np.gradient(y, time_seconds)

【讨论】：