Python 在numpy数组中存储datetime

假设我想在numpy数组中存储for循环100次迭代的datetime值，如下所示：

import numpy as np
import time 
from datetime import datetime

Startmult = np.zeros((1,100))
for i in range(100): 
    Startmult[i] = datetime.now()

无论何时执行此操作，都会出现以下错误：

float() argument must be a string or a number, not 'datetime.datetime'

有没有办法克服这个错误

谢谢你的帮助

编辑：另外，现在我想做以下工作，但似乎找不到解决方案：

 CPUtime = np.zeros((100), dtype='datetime64[s]')
 for i in range(100): 
     Start = datetime.now() 
     CPUtime[i] = datetime.now()-Start

在中，现在获取以下错误：

Could not convert object to NumPy datetime

---

正如错误消息中指出的，我们需要在那里使用兼容的数据类型，

float

不行。其中一个兼容的是

datetime64

，我们还需要指定精度。假设我们需要

秒

。然后，数组初始化部分将是-

Startmult = np.zeros((100), dtype='datetime64[s]')

将列出所有可用的时间单位

下面是一个运行

nano-sec

在

100

元素案例中运行的示例，并使用第一个和最后一个输出元素进行验证-

In [447]: Startmult = np.zeros((100), dtype='datetime64[ns]')
     ...: for i in range(100): 
     ...:     Startmult[i] = datetime.now()
     ...:     

In [448]: Startmult[0] # first element
Out[448]: numpy.datetime64('2017-08-31T22:39:45.722306000')

In [449]: Startmult[-1] # last element
Out[449]: numpy.datetime64('2017-08-31T22:39:45.723201000')

---

编辑：如果您试图将两个时间点之间经过的秒数存储为浮动pt数，您可以这样做-

CPUtime = np.zeros((100))
for i in range(100): 
    Start = datetime.now()
    time_diff = datetime.now()-Start
    CPUtime[i] = time_diff.total_seconds()

---

对于

u-sec

精度，请使用：

time\u diff.microseconds

您需要将当前日期时间转换为整数格式（仅秒）

非常感谢您的回答！我还有一个问题，你可以帮我解决（我编辑了我原来的帖子）。@tattybojangler请查看编辑部分。