Wie man unix-timestamp von numpy.datetime64

Wie bekomme ich die UNIX-Zeit aus numpy.datetime64 oder numpy.datetime_?

Wie zum Beispiel:

np.datetime_('2012-08-08 13:37:00')
laut der docs datetime64 ist nicht wirklich zuverlässig in numpy 1.6. Auch für die 1.7 die api ist noch experimentell. Also ich bin mir nicht sicher, wenn Sie konsistente Ergebnisse auf unterschiedlichen Plattformen und Architekturen (64bit?). Einige weitere Informationen finden Sie in der pandas 0.8 release notes. Also nicht sicher, ob es eine gute Wahl datetime64 auf numpy 1.6 auf alle.
Ja okey, da der code wird experimentell in sich selbst und nur die befinden sich in einer Maschine betrachtet werden können, wenn es einmal funktioniert hat Recht ?
ok, aber dann sollten Sie angeben, numpy-version, Plattform und Architektur (vielleicht python-version, die gleiche Ergebnisse auf 2 und 3?) in deiner Frage. ansonsten könnte es irreführend sein, für jemanden, der es liest.
weitere `np.datetime64('jetzt') scheint nur gibt das Datum zurück, mit meinem setup, keine Zeit Angaben.
Ich bin eigentlich nicht mit dem datetime64('jetzt'), so dass ich aktualisiert die Frage, durch Austausch mit einer Konstanten Zeit.

InformationsquelleAutor SlimJim | 2012-08-08

  1. 3

    Ich inkonsistente Ergebnisse für den Wert der np.datetime64('now') auf numpy 1.6.1 vs. 1.7.

    Dies funktioniert auf beiden:

    >>> import datetime
>>> import numpy as np
>>> now = np.datetime64(datetime.datetime.now())
>>> (now.astype('uint64') / 1e6).astype('uint32')
1344447810
    Ich bekomme 1344384000000000, 2 Stunden später ;-). Ich bin auf einem 64-bit-Computer-und tz-utc+2.
    in 1.6.1 + Ubuntu, bekomme ich die 64-bit-Zahl, aber auf meinem mac mit 1.7.0-dev, bekomme ich die 32-bit-Wert..
    aktualisierte Antwort - es scheint anders zu sein auf 1.6.1 vs 1.7
    Ich benutze Serie.astype(np.int64)

    InformationsquelleAutor jterrace

  2. 3

    numpy datetime64 variable Einheiten:

    Extrahiert aus offizielle doc:

    Der Einheit für den internen Speicher automatisch ausgewählt ist aus der form der Zeichenfolge, und Sie können entweder ein Datum Einheit oder eine Einheit. Das Datum Einheiten sind Jahren ("Y"), Monaten ("M"), Wochen ("W") und Tagen ("D"), während sich die Zeit-Einheiten sind die Stunden ("h"), Minuten ("m"), Sekunden ("s"), Millisekunden ('ms'), und einige zusätzliche, SI-Präfix Sekunden-basierten Einheiten.

    Also, zuerst müssen wir überprüfen Sie die aktuelle Einheit mithilfe von dtype, zum Beispiel:

    >>> now = np.datetime64(datetime.datetime.now())
>>> now.dtype

# for ns unit, use:
dtype('<M8[ns]')
now.astype('int64')/1e9, dtype='int32'

# for us unit, use:
dtype('<M8[us]')
now.astype('int64')/1e6, dtype='int32'

# for ms unit, use:
dtype('<M8[ms]')
now.astype('int64')/1e3, dtype='int32'

    und so weiter....

    InformationsquelleAutor J. Mulet

  3. 3

    Um zu berücksichtigen, für die Einheiten, ich glaube, Sie brauchen, um etwas zu tun wie:

    def get_unixtime(dt64):
    return dt64.astype('datetime64[s]').astype('int')

    Beachten Sie, dass diese konvertiert, um 'Sekunden' (die [s]) vor der Umwandlung nach Integer-zahlen. Dies funktioniert auf NumPy 1.12.1.

    InformationsquelleAutor farenorth

  4. -1
    def get_unixtime(time):    
    return (time.astype(np.int64)/1e6).astype(np.int64)
get_unixtime(np.datetime64('now'))

    Scheint die Rückkehr der UNIX-timestamp, ich habe nur überprüft, mit ein paar dates.

    Hast du eigentlich testen? Ich bekomme 1344
    Ich bekomme 1344384000, 2 Stunden später ;-). Ich bin auf einem 64-bit-Computer-und tz-utc+2.
    ja ich habe getestet, bei mir läuft die Letzte numpy auf einem 64bit Ubuntu auch getestet auf Vista 64bit. Ich bekomme 1344384000
    Ich Ihren Wert für 1.6.1, aber ich bekomme eine 32-bit-Wert für 1.7.0

    InformationsquelleAutor SlimJim

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