Python 如何创建具有日期和时间间隔的np.sin（）？

如何创建具有日期和时间间隔的

np.sin（）

np.arange（0，100，0.1）

：创建数组时不返回错误

start = pd.Timestamp('2015-07-01')
end = pd.Timestamp('2015-08-01')
t = np.linspace(start.value, end.value, 100)
time = pd.to_datetime(t)

#time = np.arange(0, 100, 0.1)
sin = np.sin(time) + np.random.normal(scale=0.5, size=len(time))

错误：

    sin = np.sin(time) + np.random.normal(scale=0.5, size=len(time))
TypeError: ufunc 'sin' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

打印时间：

    sin = np.sin(time) + np.random.normal(scale=0.5, size=len(time))
TypeError: ufunc 'sin' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

np_resource=np.dtype（[（“resource”，np.ubyte，1）]）DatetimeIndex（[
'2015-07-01 00:00:00', '2015-07-01 07:30:54.545454592', '2015-07-01 15:01:49.090909184', '2015-07-01 22:32:43.636363520', “2015-07-02 06:03:38.181818112”

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如果您基于时间创建时间序列，那么时间必须具有某种意义，因此您可以将其转换为弧度，然后应用sin函数。我建议使用基于秒时差的方法：

start = pd.Timestamp('2015-07-01')
end = pd.Timestamp('2015-08-01')
t = np.linspace(start.value, end.value, 100)
time = pd.to_datetime(t)

np.random.seed(0)
t = np.sin(np.radians((time - time.min()).seconds)) + \
    np.random.normal(scale=0.5, size=len(time))

一个情节是：

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如果您要基于时间创建时间序列，那么时间必须具有某种意义，以便您可以将其转换为弧度，然后应用sin函数。我建议使用基于时间差（以秒为单位）的方法：

start = pd.Timestamp('2015-07-01')
end = pd.Timestamp('2015-08-01')
t = np.linspace(start.value, end.value, 100)
time = pd.to_datetime(t)

np.random.seed(0)
t = np.sin(np.radians((time - time.min()).seconds)) + \
    np.random.normal(scale=0.5, size=len(time))

一个情节是：

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为什么我们需要datetime对象的sin？您期望的输出是什么？不必是datetime，只需要值​​是时间序列

np。sin

是角度的函数，以

弧度测量。它与时间或日期无关，为什么我们需要带datetime对象的sin？您期望的输出是什么？它不必是datetime，只需要值​​是时间序列
np。sin
是角度的函数，用
弧度测量。它与时间或日期无关，