具有月份间隔指定日期时间的小数位数范围

Question

我想按月间隔给定日期时间数组。如果我将天用作间隔，则很容易]

xyz = np.arange(np.datetime64('2020-03-24'), 3)
xyz

输出

array(['2020-03-24', '2020-03-25', '2020-03-26'], dtype='datetime64[D]')

它仅增加3 dyas。 3个月左右我已经尝试过这种方式，并且错误

np.arange(datetime('2020-03-28'), np.timedelta64(3,'M'))

我已经尝试过并给出错误的结果

np.arange(np.datetime64("2020-03-24"), np.datetime64("2020-06-24"), 
          np.timedelta64(1, 'M'), 
          dtype='datetime64[M]').astype('datetime64[D]')

输出

array(['2020-03-01', '2020-04-01', '2020-05-01'], dtype='datetime64[D]')

Answer 1

没有arange的dtype会引发错误：

In [91]: x = np.arange(np.datetime64("2020-03-24"), np.datetime64("2020-06-24"),  
    ...:           np.timedelta64(1, 'M'))                                                     
...
TypeError: Cannot get a common metadata divisor for NumPy datetime metadata [M] and [D] because they have incompatible nonlinear base time units

步进一个月与步进n天不同。

使用dtype：

In [85]: x = np.arange(np.datetime64("2020-03-24"), np.datetime64("2020-06-24"),  
    ...:           np.timedelta64(1, 'M'),  
    ...:           dtype='datetime64[M]')                                                      
In [86]: x                                                                                     
Out[86]: array(['2020-03', '2020-04', '2020-05'], dtype='datetime64[M]')

端点已转换为月份（没有任何隐含的日期）。

注意，差异是预期的1 month：

In [87]: np.diff(x)                                                                            
Out[87]: array([1, 1], dtype='timedelta64[M]')

如果我将日期转换为D dtype，它将选择月份的开始：

In [89]: x.astype('datetime64[D]')                                                             
Out[89]: array(['2020-03-01', '2020-04-01', '2020-05-01'], dtype='datetime64[D]')

日期时间增量不再统一：

In [90]: np.diff(x.astype('datetime64[D]'))                                                    
Out[90]: array([31, 30], dtype='timedelta64[D]')

===

代替astype，您可以添加适当的时间增量：

In [96]: x + np.array(3, 'timedelta64[D]')                                                     
Out[96]: array(['2020-03-04', '2020-04-04', '2020-05-04'], dtype='datetime64[D]')