有一种更简单的方法来实现这一点，而不需要显式调用numpy之外的任何库。
Numpy有一个非常强大的datetime数据类型：特别是在这种情况下，你可以添加和减去整数，它将其视为可用的最小时间单位。例如，对于%Y-%m-%d格式：

exampledatetime1 = np.datetime64('2017-01-01')
exampledatetime1 + 1
>>
2017-01-02

字符串
但是，对于%Y-%m-%d %H：%M：%S格式：

exampledatetime2 = np.datetime64('2017-01-01 00:00:00')
exampledatetime2 + 1
>>
2017-01-01 00:00:01

型
在这种情况下，由于您只有最小到一天分辨率的信息，因此您可以简单地执行以下操作：

import numpy as np

bimonthly_days = np.arange(0, 60)
base_date = np.datetime64('2017-01-01')
random_date = base_date + np.random.choice(bimonthly_days)

型
或者你想更清楚地说

import numpy as np

def random_date_generator(start_date, range_in_days):
    days_to_add = np.arange(0, range_in_days)
    random_date = np.datetime64(start_date) + np.random.choice(days_to_add)
    return random_date

型
然后就用途：

yourdate = random_date_generator('2012-01-15', 60)

型

你可以事先创建一个日期范围，例如使用pandas的date_range，并将其转换为一个numpy数组。然后，使用numpy.random.choice从这个日期数组中随机选择。

如果您将开始日期定义为每月的第一天，然后添加一个随机的时间增量会怎么样？
例如

import datetime
d0 = datetime.datetime.strptime('01/01/2016', '%d/%m/%Y')

from calendar import monthrange
max_day = monthrange(d0.year, d0.month)[1]

import numpy as np
random_dates_1 = []
random_dates_2 = []
for i in range(10):
    random_dates_1.append( d0 + datetime.timedelta(days=np.random.randint(0, int(max_day/2))) )
    random_dates_2.append( d0 + datetime.timedelta(days=np.random.randint(int(max_day/2), max_day+1)) )

字符串

下面是一个纯numpy实现，它为一年中的每个月创建了两个datetime数组。第一个数组包含每个月上半月的随机值，第二个数组包含每个月下半月的随机值。

import datetime
from calendar import monthrange
import numpy as np

arr_first = np.array([])
arr_second = np.array([])

for i in range(1, 13):
    base = datetime.datetime(2016, i, 1)
    max_days = monthrange(2016, i)[1]
    first = np.random.randint(0, max_days // 2)
    second =np.random.randint(max_days // 2, max_days)
    arr_first = np.append(arr_first, base + datetime.timedelta(days=first))
    arr_second = np.append(arr_second, base + datetime.timedelta(days=second))

字符串

所有已经给出的答案都涉及到一次生成多个日期时的某种循环。下面是一个完全并行化的函数，它使用与@Alex相同的基本方法，但完全没有迭代或追加。
这段代码不是通过添加已知的起始值来逐个构建数组，而是通过创建起始值数组和随机偏移量数组，然后将它们相加。

import numpy as np

def random_dates(start, range_in_days, count):
    """
    Generate a number of random dates in Datetime format.
    :param start: Start date. Must be string or Datetime object.
    :param range_in_days: Number of days past the start (exclusive). Must be an int.
    :param count: Number of values to generate
    :return: An ndarray of length count and dtype datetime64, full of random dates.
    """
    start = np.datetime64(start)
    base = np.full(count, start)
    offset = np.random.randint(0, range_in_days, count)
    offset = offset.astype('timedelta64[D]')
    return base + offset

# prints 30 random dates within the month of January 2023
print(random_dates("2023-01-01", 31, 10))

字符串