如何在NumPy中用datetime64数据类型的固定值填充数组？

wb1gzix0 于 2023-08-05 发布在其他

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我想用一个固定的datetime64值填充一个numpy数组。输出应类似于以下内容：

array(['2012-09-01', '2012-09-01', '2012-09-01', '2012-09-01',
       '2012-09-01'], dtype='datetime64[D]')

字符串
其中数组的形状和日期值是可变的。
目前我是这样做的：

shape = (5, )
date = "2012-09"

date_array = np.ones(shape=shape) * np.timedelta64(0, 'D') + np.datetime64(date)

型
我想知道是否有一种更短，更易读的方法来获得相同的输出？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/76826571/how-to-fill-an-array-with-a-fixed-value-of-datetime64-data-type-in-numpy

2条答案

按热度按时间

wnavrhmk1#

使用numpy.full：

out = np.full(shape, np.datetime64(date))

# or
out = np.full(shape, date, dtype='datetime64[D]')

字符串
或numpy.tile：

out = np.tile(np.array(date, dtype='datetime64[D]'), shape)

型
或者numpy.repeat和reshape：

out = np.repeat(np.array(date, dtype='datetime64[D]'),
                np.product(shape)).reshape(shape)

型

注：对于一维np.repeat(np.array(date, dtype='datetime64[D]'), 5)就足够了。*

输出量：

array(['2012-09-01', '2012-09-01', '2012-09-01', '2012-09-01',
       '2012-09-01'], dtype='datetime64[D]')

型

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fcg9iug32#

你也可以使用numpy.broadcast_to（如果shape很大，速度会明显更快）：

np.broadcast_to(np.datetime64(date, "D"), shape)

字符串
输出量：

array(['2012-09-01', '2012-09-01', '2012-09-01', '2012-09-01',
       '2012-09-01'], dtype='datetime64[D]')

型
时间安排：

shape = 500, 500

%timeit np.full(shape, np.datetime64(date))
%timeit np.full(shape, date, dtype='datetime64[D]')
%timeit np.tile(np.array(date, dtype='datetime64[D]'), shape)
%timeit np.repeat(np.array(date, dtype='datetime64[D]'), np.product(shape)).reshape(shape)
%timeit np.broadcast_to(np.datetime64(date, "D"), shape)

型
输出量：

35 µs ± 154 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)
36.4 µs ± 95.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)
1.08 ms ± 294 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)
807 µs ± 4.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)
4.21 µs ± 6.31 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)

型

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