Numpy 奇怪的行为转换为 datetime64 dtype答案

【问题标题】：Numpy odd behaviour conversion to datetime64 dtypeNumpy 奇怪的行为转换为 datetime64 dtype
【发布时间】：2012-03-14 20:31:57
【问题描述】：

import numpy
a = numpy.array([20090913, 20101020, 20110125])

你能解释一下为什么numpy.datetime64(a.astype("S8").tolist()) 可以正确转换但numpy.datetime64(a.astype("S8")) 不能正确转换吗？为什么 numpy 函数不接受 numpy 字符串而只接受常规 python 字符串？我将 Numpy 1.6.1 与 Python 2.7.2 Windows 7 一起使用。

【问题讨论】：

标签： python datetime numpy

【解决方案1】：

重现你的结果：

>>> a = numpy.array([20090913, 20101020, 20110125])

>>> numpy.datetime64(a.astype("S8").tolist())
array([2009-09-13 00:00:00, 2010-10-20 00:00:00, 2011-01-25 00:00:00], dtype=datetime64[us])

>>> numpy.datetime64(a.astype("S8"))
array([1970-01-01 00:00:20.090913, 1970-01-01 00:00:20.101020,
       1970-01-01 00:00:20.110125], dtype=datetime64[us])

这是关键：

>>> a.astype("S8").tolist()
['20090913', '20101020', '20110125']
>>> a.astype("S8")
array(['20090913', '20101020', '20110125'],
      dtype='|S8')

在第一种情况下，字符串参数被传递给numpy.datetime64 并被正确解析，正如您所描述的那样。其次，它需要从|S8 执行显式强制转换。事实证明这是正在考虑的，但目前explicitly isn't supported：

这没有进入，因为日期时间属性不存在于将它们转换为 datetime64 后的数组，因此可能会有一些不直观的后果。当马丁实施四元数 dtype，我们讨论了 dtypes 可以公开显示在数组对象上的属性，如果这是实现了我认为python之间的转换和兼容性 datetime 和 datetime64 可以变得很自然。

The documentation 有更多您可能希望考虑的工作强制示例，包括其他 numpy 时间格式。如果你觉得显式类型强制的需要是错误的，我建议将它报告给 numpy 团队，如果可能的话，提交你自己的补丁。

【讨论】：