Numpy中的直方图日期时间对象答案

【问题标题】：Histogram datetime objects in NumpyNumpy中的直方图日期时间对象
【发布时间】：2015-07-31 13:29:52
【问题描述】：

我有一组日期时间对象，我想在 Python 中对它们进行直方图。

Numpy histogram 方法不接受日期时间，抛出的错误是

File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/function_base.py", line 176, in histogram
mn, mx = [mi+0.0 for mi in range]
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'datetime.datetime' and 'float'

除了手动转换日期时间对象之外，还有其他方法吗？

【问题讨论】：

标签： python datetime numpy histogram

【解决方案1】：

.timestamp() 方法似乎只适用于Python 3.3。如果您使用的是旧版本的 Python，则需要直接计算：

import datetime
import numpy as np

to_timestamp = np.vectorize(lambda x: (x - datetime.datetime(1970, 1, 1)).total_seconds())
from_timestamp = np.vectorize(lambda x: datetime.datetime.utcfromtimestamp(x))

## Compute the histogram
hist, bin_edges = np.histogram(to_timestamp(dates))

## Print the histogram, and convert bin edges back to datetime objects
print hist, from_timestamp(bin_edges)

【讨论】：

你也可以这样做：np.vectorize(lambda x: int(x.strftime('%s'))
为什么要从1970年开始？（即to_timestamp = np.vectorize(lambda x: (x - datetime.datetime(1970, 1, 1)).total_seconds())）
看起来：to_timestamp = np.vectorize(lambda x: (x - datetime.datetime(1, 1, 1)).total_seconds()) from_timestamp = np.vectorize(lambda x: (datetime.datetime(1, 1, 1) + datetime.timedelta(seconds=x)) ) 会更通用（处理从第 1 年开始的日期）

【解决方案2】：

numpy.histogram 仅适用于数字。当dt_array 是您的datetime 对象数组时，这将为您提供直方图：

to_timestamp = np.vectorize(lambda x: x.timestamp())
time_stamps = to_timestamp(dt_array)
np.histogram(time_stamps)

【讨论】：