Python 如何使用数据类型（datetime、float）进行numpy重新排列？

假设我有一些简单的数据

y = [[datetime.datetime( 2012,1,1,1,1), 2.1], 
     [datetime.datetime( 2012,1,1,1,2), -3.1],
     [datetime.datetime( 2012,1,1,1,3), 0.1]]

我想要一个与之对应的numpy记录数组。看来我应该能做到这一点：

np.rec.array( y, dtype=[('timestamp', object),('x','f')] )

还是这个

np.rec.array( y, dtype=[('timestamp', '|O8'),('x','f')] )

或者这个

np.rec.array( y, dtype=[('timestamp', 'V'),('x','f')] )

但它们中的每一个都返回一个错误

ValueError: Setting void-array with object members using buffer.

或

---

那么，假设这是可能的，我该如何设置呢？

您可以使用元组而不是列表来记录：

>> y = [(datetime.datetime( 2012,1,1,1,1), 2.1), 
...     (datetime.datetime( 2012,1,1,1,2), -3.1),
...     (datetime.datetime( 2012,1,1,1,3), 0.1)]
>> np.rec.array(y, dtype=[('timestamp', object), ('x','f')])
rec.array([(datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 1), 2.0999999046325684),
           (datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 2), -3.0999999046325684),
           (datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 3), 0.10000000149011612)],
dtype=[('timestamp', '|O8'), ('x', '<f4')])

y=[（datetime.datetime（2012,1,1,1,1），2.1）， …（datetime.datetime（2012,1,1,2），-3.1）， …（datetime.datetime（2012,1,1,3），0.1）] >>数组（y，dtype=[（'timestamp'，object），（'x'，'f'）） rec.array（[（datetime.datetime（2012,1,1,1,1），2.0999909046325684）， （datetime.datetime（2012,1,1,2），-3.0999909046325684）， （datetime.datetime（2012,1,1,3），0.1000000149011612）]，

---

dtype=[（'timestamp'，'O8'），（'x'，'Holy smokes，就是这么简单。谢谢！

>> y = [(datetime.datetime( 2012,1,1,1,1), 2.1), 
...     (datetime.datetime( 2012,1,1,1,2), -3.1),
...     (datetime.datetime( 2012,1,1,1,3), 0.1)]
>> np.rec.array(y, dtype=[('timestamp', object), ('x','f')])
rec.array([(datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 1), 2.0999999046325684),
           (datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 2), -3.0999999046325684),
           (datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 3), 0.10000000149011612)],
dtype=[('timestamp', '|O8'), ('x', '<f4')])