Question

我不明白为什么我的numpy数组将numpy.datetime64中的dts值存储为datetime.datetime对象。

In [1]: import numpy as np
In [2]: import datetime
In [3]: arr = np.ones((3,), dtype='O') 
In [4]: dts = np.array([np.datetime64(datetime.datetime.today())] * 2)
In [5]: dts
Out[5]: 
array(['2020-08-20T14:44:03.945058', '2020-08-20T14:44:03.945058'],
      dtype='datetime64[us]')
In [6]: arr[:2] = dts 
In [7]: arr                                                                     
Out[7]: 
array([datetime.datetime(2020, 8, 20, 14, 44, 3, 945058),
       datetime.datetime(2020, 8, 20, 14, 44, 3, 945058), 1], dtype=object)

我已经可以使用下面的代码来解决这个问题，但是我的实际情况更加复杂，我宁愿使用上面的方法。

In [8]: arr = np.ones((3,), dtype='O')  
In [9]: dts = np.array([np.datetime64(datetime.datetime.today())] * 2) 
In [10]: for i in [0, 1]: 
    ...:     arr[i] = dts[i]  
In [11]: arr                                                                    
Out[11]: 
array([numpy.datetime64('2020-08-20T14:53:20.878553'),
       numpy.datetime64('2020-08-20T14:53:20.878553'), 1], dtype=object)

在给定dts为arr的情况下，为什么第一种方法不存储object中确切的对象类型？

Answer 1

In [346]: dts = np.array([np.datetime64(datetime.datetime.today())] * 2)                             
In [347]: dts                                                                                        
Out[347]: 
array(['2020-08-20T14:46:12.940815', '2020-08-20T14:46:12.940815'],
      dtype='datetime64[us]')

tolist将数组转换为列表，并在可能的情况下将元素呈现为基本Python对象-显然datatime64被编程为将自身呈现为datetime对象：

In [348]: dts.tolist()                                                                               
Out[348]: 
[datetime.datetime(2020, 8, 20, 14, 46, 12, 940815),
 datetime.datetime(2020, 8, 20, 14, 46, 12, 940815)]

将dts数组转换为对象类型还将元素转换为datetime：

In [387]: dts.astype(object)[0]                                                                      
Out[387]: datetime.datetime(2020, 8, 20, 14, 46, 12, 940815)

因此arr[:]= dts必须通过tolist或astype(object)。

In [349]: dts[0]                                                                                     
Out[349]: numpy.datetime64('2020-08-20T14:46:12.940815')
In [350]: arr = np.ones(2, object)                                                                   
In [351]: arr[:] = dts                                                                               
In [352]: arr                                                                                        
Out[352]: 
array([datetime.datetime(2020, 8, 20, 14, 46, 12, 940815),
       datetime.datetime(2020, 8, 20, 14, 46, 12, 940815)], dtype=object)

浮点数类似的情况发生

In [360]: x = np.array([1.23, 23.2])                                                                 
In [361]: type(x[0])                                                                                 
Out[361]: numpy.float64
In [362]: arr[:] = x                                                                                 
In [363]: arr                                                                                        
Out[363]: array([1.23, 23.2], dtype=object)
In [364]: type(arr[0])                                                                               
Out[364]: float

分配单个项目会保留dtype：

In [365]: arr[0] = x[0]                                                                              
In [366]: arr                                                                                        
Out[366]: array([1.23, 23.2], dtype=object)
In [367]: type(arr[0])                                                                               
Out[367]: numpy.float64
In [368]: type(arr[1])                                                                               
Out[368]: float

arr现在包含一个np.float64和一个float。

请记住，对象dtype数组存储对对象的引用-内存中其他位置的对象。在这方面，它很像一个列表。另一方面，数字dtype数组存储字节，这些字节由dtype机制解释。 dts[0]实际上没有引用dts的8字节块；这是一个新的datetime64对象。 arr[0]（在上面的代码中）是另一个datetime64对象（具有相同的值）。

为什么对象dtype数组包含datetime.datetime对象而不是numpy.datetime64对象？

1 个答案: