具有按月间隔给出的特定日期时间的 Numpy 范围

Question

我想制作按月间隔给出的日期时间数组。如果我像这样使用天数作为间隔，这很容易

xyz = np.arange(np.datetime64('2020-03-24'), 3)
xyz

输出

array(['2020-03-24', '2020-03-25', '2020-03-26'], dtype='datetime64[D]')

它只会增加 3 dyas。 3个月怎么样？我已经尝试过这种方式并出现错误

np.arange(datetime('2020-03-28'), np.timedelta64(3,'M'))

我试过这个结果错误

np.arange(np.datetime64("2020-03-24"), np.datetime64("2020-06-24"), 
          np.timedelta64(1, 'M'), 
          dtype='datetime64[M]').astype('datetime64[D]')

输出

array(['2020-03-01', '2020-04-01', '2020-05-01'], dtype='datetime64[D]')

Answer 1

没有dtype 的arange 会引发错误：

In [91]: x = np.arange(np.datetime64("2020-03-24"), np.datetime64("2020-06-24"),  
    ...:           np.timedelta64(1, 'M'))                                                     
...
TypeError: Cannot get a common metadata divisor for NumPy datetime metadata [M] and [D] because they have incompatible nonlinear base time units

以一个月为单位不等于以n天为单位。

使用数据类型：

In [85]: x = np.arange(np.datetime64("2020-03-24"), np.datetime64("2020-06-24"),  
    ...:           np.timedelta64(1, 'M'),  
    ...:           dtype='datetime64[M]')                                                      
In [86]: x                                                                                     
Out[86]: array(['2020-03', '2020-04', '2020-05'], dtype='datetime64[M]')

端点已转换为月份（没有任何隐含的日期）。

请注意，差异是预期的1 month：

In [87]: np.diff(x)                                                                            
Out[87]: array([1, 1], dtype='timedelta64[M]')

如果我将日期转换为 D dtype，它会选择月初：

In [89]: x.astype('datetime64[D]')                                                             
Out[89]: array(['2020-03-01', '2020-04-01', '2020-05-01'], dtype='datetime64[D]')

日期时间增量不再统一：

In [90]: np.diff(x.astype('datetime64[D]'))                                                    
Out[90]: array([31, 30], dtype='timedelta64[D]')

===

您可以添加适当的 timedelta，而不是 astype：

In [96]: x + np.array(3, 'timedelta64[D]')                                                     
Out[96]: array(['2020-03-04', '2020-04-04', '2020-05-04'], dtype='datetime64[D]')