Python 3.x 从numpy数组浮动创建datetime对象

我有一个numpy数组，它包含4天中的小时数：

s = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0 ....96.0])

我想从中创建一个datetime对象

我知道第一个元素的时间戳是2021-03-21 00:00， 因此：

如何创建包含日期时间的新数组，从

s

数组开始递增一小时。

用于构建新数组：

>>> import numpy as np
>>> from datetime import datetime, timedelta
>>> s = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 96.0])
>>> start_date = datetime.strptime('2021-03-21 00:00', '%Y-%m-%d %H:%M')
>>> [start_date + timedelta(hours=diff) for diff in s]
[datetime.datetime(2021, 3, 21, 0, 0), datetime.datetime(2021, 3, 21, 1, 0), datetime.datetime(2021, 3, 21, 2, 0), datetime.datetime(2021, 3, 21, 3, 0), datetime.datetime(2021, 3, 21, 4, 0), datetime.datetime(2021, 3, 25, 0, 0)]

---

您可以执行类似于

start\u date\u incremented=[x+datetime.timedelta（hour=1）for x in start\u date\u array]

它给出了：

timedelta hours组件不支持的类型：numpy.float32

。如果我尝试转换为整数，你使用的是哪种Python和Numpy版本？np:1.19.2，Python:3.7.10Hm我使用的是Numpy 1.13.3和Python 3.6.9，但不会有太大区别。您尝试了

hours=int（diff）

？很高兴听到！另一个选项是使用

int

转换为int，然后使用

item

访问Python值，如：

[start\u date+timedelta（hours=diff.item（））for diff in np.int（s）]

>>> import numpy as np
>>> from datetime import datetime, timedelta
>>> s = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 96.0])
>>> start_date = datetime.strptime('2021-03-21 00:00', '%Y-%m-%d %H:%M')
>>> [start_date + timedelta(hours=diff) for diff in s]
[datetime.datetime(2021, 3, 21, 0, 0), datetime.datetime(2021, 3, 21, 1, 0), datetime.datetime(2021, 3, 21, 2, 0), datetime.datetime(2021, 3, 21, 3, 0), datetime.datetime(2021, 3, 21, 4, 0), datetime.datetime(2021, 3, 25, 0, 0)]