如何将列表转换为 numpy.datetime64 格式
How to Convert a List to numpy.datetime64 format
我知道我们可以将单个字符串创建为 np.datetime64 格式，例如：
a = np.datetime64('2020-01-01')
但是如果我们有一个包含多个日期字符串的列表怎么办？
我们如何应用相同的 np.datetime64 将所有内部元素转换为日期时间格式？也许除了做一个for循环。
使用列表理解：
strings_list= [...]
npdate_list = [np.datetime64(x) for x in strings_list]
您是否有特定原因想要避免循环？
列表理解没问题？
当你有你的字符串列表时，将它用作 Numpy 数组的源，
将 datetime64 作为 dtype 传递。例如：
lst = ['2020-01-01', '2020-02-05', '2020-03-07' ]
a = np.array(lst, dtype='datetime64')
当你执行a时（实际上是在笔记本上打印这个数组），
你会得到：
array(['2020-01-01', '2020-02-05', '2020-03-07'], dtype='datetime64[D]')
如您所见，在本例中，默认精度为 天。
但是您可以明确地传递精度，例如b = np.array(lst, dtype='datetime64[s]').
不要被上面每个元素周围的撇号所误导
打印输出，它们是 而不是 字符串。要检查它，请执行 a[0] 和
你会得到：
numpy.datetime64('2020-01-01')
我知道我们可以将单个字符串创建为 np.datetime64 格式，例如：
a = np.datetime64('2020-01-01')
但是如果我们有一个包含多个日期字符串的列表怎么办？
我们如何应用相同的 np.datetime64 将所有内部元素转换为日期时间格式？也许除了做一个for循环。
使用列表理解：
strings_list= [...]
npdate_list = [np.datetime64(x) for x in strings_list]
您是否有特定原因想要避免循环？
列表理解没问题？
当你有你的字符串列表时，将它用作 Numpy 数组的源， 将 datetime64 作为 dtype 传递。例如：
lst = ['2020-01-01', '2020-02-05', '2020-03-07' ]
a = np.array(lst, dtype='datetime64')
当你执行a时（实际上是在笔记本上打印这个数组），
你会得到：
array(['2020-01-01', '2020-02-05', '2020-03-07'], dtype='datetime64[D]')
如您所见，在本例中，默认精度为 天。
但是您可以明确地传递精度，例如b = np.array(lst, dtype='datetime64[s]').
不要被上面每个元素周围的撇号所误导
打印输出，它们是 而不是 字符串。要检查它，请执行 a[0] 和
你会得到：
numpy.datetime64('2020-01-01')