Python Numpy中的直方图日期时间对象

我有一个datetime对象数组，我想用Python对它们进行直方图分析

Numpy方法不接受datetimes，引发的错误为

File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/function_base.py", line 176, in histogram
mn, mx = [mi+0.0 for mi in range]
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'datetime.datetime' and 'float'

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除了手动转换datetime对象之外，还有其他方法可以执行此操作吗？

numpy。直方图仅适用于数字。当
dtu array
是
datetime
对象的数组时，这将为您提供直方图：

to_timestamp = np.vectorize(lambda x: x.timestamp())
time_stamps = to_timestamp(dt_array)
np.histogram(time_stamps)

.timestamp（）
方法似乎只在起作用。如果您使用的是较旧版本的Python，则需要直接计算：

import datetime
import numpy as np

to_timestamp = np.vectorize(lambda x: (x - datetime.datetime(1970, 1, 1)).total_seconds())
from_timestamp = np.vectorize(lambda x: datetime.datetime.utcfromtimestamp(x))

## Compute the histogram
hist, bin_edges = np.histogram(to_timestamp(dates))

## Print the histogram, and convert bin edges back to datetime objects
print hist, from_timestamp(bin_edges)

你也可以这样做：
np.vectorize（lambda x:int（x.strftime（'%s'））
为什么你需要从1970年开始？（即
to_timestamp=np.vectorize（lambda x:（x-datetime.datetime（1970，1，1））.total_seconds（）
）看起来像：
to_timestamp=np.vectorize（lambda x:（x-datetime.datetime（1，1））.total_seconds（））from_timestamp=np.vectorize（lambda x:（datetime.datetime（1,1,1）+datetime.timedelta（seconds=x））
将更加通用化（处理从第一年开始的日期）