Question

我正在尝试将日期时间数组与单个日期时间进行比较

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<div class="container">
  <div class="row">
    <div class="col-sm-6">
      <input type="text" class="form-control datetimepicker-input" id="datetimepicker5" data-toggle="datetimepicker" data-target="#datetimepicker5" />
    </div>
    <script type="text/javascript">
      $(function() {
        $('#datetimepicker5').datetimepicker();
      });
    </script>
  </div>
</div>

这给我一个错误。 tt = np.array([['1993-09-01T00:00:00.000000000', '2005-12-01T00:00:00.000000000'], ['1992-07-01T00:00:00.000000000', '2009-05-01T00:00:00.000000000']], dtype='datetime64[ns]') tt > dt.datetime(2001,1,1) 我可以知道如何将日期时间数组与单个日期时间进行比较吗？

我希望得到的结果是np.arrary（[[False，True]，[False，True]]）

Answer 1

原因是datetime对象与numpy.datetime对象不同。因此，您要比较不同的对象，因此会出现错误。请尝试以下代码：

tt = np.array([['1993-09-01T00:00:00.000000000', 
        '2005-12-01T00:00:00.000000000'],
       ['1992-07-01T00:00:00.000000000', 
        '2009-05-01T00:00:00.000000000']], dtype='datetime64')
tt > np.datetime64('2001-01-01')

您将获得理想的结果！

Answer 2

当尝试将numpy对象与其他类型的对象进行比较时，numpy将尝试进行转换。在这里，目标是不属于numpy的Python对象，因此numpy会将numpy日期转换为Python对象。人们会期望最终的Python对象为datetime.datetime，但是由于它不支持纳秒，因此numpy会将其转换为int。

请参见numpy代码的相关部分。 https://github.com/numpy/numpy/blob/608329acac78b98e9c1044dca23a4f287d639b24/numpy/core/src/multiarray/datetime.c#L2847

例如，您可以尝试：

>>> np.array(['2009-05-01T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]').tolist()
[1241136000000000000]

Python int无法与datetime.datetime进行比较，因此会出错。

但是，如果numpy日期时间可以表示为datetime.datetime（如果其精度高于微秒且在有效日期时间范围内），则将其转换为datetime.datetime而不是int。尝试例如：

>>> np.array(['2009-05-01T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[us]').tolist()
[datetime.datetime(2009, 5, 1, 0, 0)]

因此，为了使您的示例正常工作，您可以将dtype从datetime64[ns]更改为datetime64[us]，它的行为应与您预期的一样。

请注意，此行为与数组无关。

>>> np.datetime64('2009-05-01T00:00:00.000000000', 'ns') > dt.datetime(2001, 1, 1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: '>' not supported between instances of 'int' and 'datetime.datetime'
>>> np.datetime64('2009-05-01T00:00:00.000000000', 'us') > dt.datetime(2001, 1, 1)
True

比较日期时间的np数组和python中的单个日期时间

2 个答案: