从 unixtime 转换为 numpy.datetime64 的最快方法是什么？答案

【问题标题】：What is the fastest way to convert from a unixtime to a numpy.datetime64?从 unixtime 转换为 numpy.datetime64 的最快方法是什么？
【发布时间】：2012-01-16 14:07:34
【问题描述】：

我想这里的关键是减少中间转换的数量，但我无法在新的 Numpy 2.0 开发中找到简单的方法

【问题讨论】：

标签： python numpy unix-timestamp

【解决方案1】：

实际上，numpy.datetime64 对象在内部基本上是 unix 时间（有 6 个额外的有效数字来说明毫秒精度）。你只需要乘以1e6。

举个例子：

import numpy as np

# Generate a few unix time stamps near today...
x = np.arange(1326706251, 1326706260)

# Convert to datetimes...
x *= 1e6
x = x.view(np.datetime64)

print x

这会产生：

[2012-01-16 09:30:51 2012-01-16 09:30:52 2012-01-16 09:30:53
 2012-01-16 09:30:54 2012-01-16 09:30:55 2012-01-16 09:30:56
 2012-01-16 09:30:57 2012-01-16 09:30:58 2012-01-16 09:30:59]

【讨论】：

乘以 1e6 似乎会溢出 np.datetime64。另一方面，使用 np.datetime64(1326706251,'s') 似乎给出了我想要的结果。您使用的是哪个版本的 numpy？
我正在使用1.6。它对我来说不会溢出，np.datetime64 也不会为我接受第二个参数......
好的，所以也许是我在使用 2.0 开发版。谢谢！！
是的，我听说 numpy 在 2.0 中的日期时间行为发生了很多变化......我上面的回答是非常特定于实现的，显然它很快就会改变。很高兴你找到了其他有用的东西！
在我看来不是一个非常干净的解决方案，Achilles1515 的解决方案更重要。另请注意我在下面的评论。

【解决方案2】：

从 NumPy 1.18 开始：

import numpy as np

timestamp = np.datetime64(1326706251, 's')
print(timestamp)

输出：

2012-01-16T09:30:51

【讨论】：

对于时间戳数组，a，你可以做a.astype('datetime64[s]')