Creazione di linspace numpy fuori datetime

Question

Sto scrivendo uno script che traccia alcuni dati con le date sull'asse x (in matplotlib). Devo creare uno numpy.linspace di quelle date per creare una spline in seguito. è possibile farlo?

Quello che ho provato:

import datetime 
import numpy as np 

dates = [ 
    datetime.datetime(2015, 7, 2, 0, 31, 41), 
    datetime.datetime(2015, 7, 2, 1, 35), 
    datetime.datetime(2015, 7, 2, 2, 37, 9), 
    datetime.datetime(2015, 7, 2, 3, 59, 16), 
    datetime.datetime(2015, 7, 2, 5, 2, 23)] 

x = np.linspace(min(dates), max(dates), 500) 

Getta questo errore:

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'datetime.datetime' and 'float' 

Ho anche provato a convertire datetime-np.datetime64, ma che non funziona così:

dates = [ np.datetime64(i) for i in dates ] 
x = np.linspace(min(dates), max(dates), 500) 

Errore:

TypeError: ufunc multiply cannot use operands with types dtype('<M8[us]') and dtype('float64') 

Answer 1

Hai pensato di usare pandas? Utilizzando un approccio da this possible duplicate question, è possibile fare uso di np.linspace nel seguente modo

import pandas as pd 

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

Per ottenere un np.array dei timeseries lineari

In [3]: np.asarray(t) 
Out[3]: 
array(['2015-06-30T17:00:00.000000000-0700', 
     '2015-07-01T00:30:54.545454592-0700', 
     '2015-07-01T08:01:49.090909184-0700', 
       ... 
     '2015-07-31T01:58:10.909090816-0700', 
     '2015-07-31T09:29:05.454545408-0700', 
     '2015-07-31T17:00:00.000000000-0700'], dtype='datetime64[ns]') 

Answer 2

Per quanto ne so, np.linspace non supporta gli oggetti datetime. Ma forse siamo in grado di rendere la nostra funzione che simula grosso modo è:

def date_linspace(start, end, steps): 
    delta = (end - start)/steps 
    increments = range(0, steps) * np.array([delta]*steps) 
    return start + increments 

Questo dovrebbe dare un np.array con date che vanno dal start a end in steps passi (non compresa la data di fine, può essere facilmente modificato) .

Answer 3

L'ultimo errore ci dice che gli oggetti np.datetime non possono moltiplicare. L'aggiunta è stata definita - è possibile aggiungere n valori di orario a una data e ottenere un'altra data. Ma non ha alcun senso moltiplicare una data.

In [1238]: x=np.array([1000],dtype='datetime64[s]') 

In [1239]: x 
Out[1239]: array(['1970-01-01T00:16:40'], dtype='datetime64[s]') 

In [1240]: x[0]*3 
... 
TypeError: ufunc multiply cannot use operands with types dtype('<M8[s]') and dtype('int32') 

Quindi il modo semplice per generare un intervallo di oggetti datetime consiste nell'aggiungere un intervallo di valori temporali. Qui, per esempio, sto usando incrementi di 10 secondi

In [1241]: x[0]+np.arange(0,60,10) 
Out[1241]: 
array(['1970-01-01T00:16:40', '1970-01-01T00:16:50', '1970-01-01T00:17:00', 
     '1970-01-01T00:17:10', '1970-01-01T00:17:20', '1970-01-01T00:17:30'], dtype='datetime64[s]') 

L'errore nel linspace è il risultato di essa cercando di moltiplicare il start da 1., come si vede nella pila di errore completo:

In [1244]: np.linspace(x[0],x[-1],10) 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-1244-6e50603c0c4e> in <module>() 
----> 1 np.linspace(x[0],x[-1],10) 

/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/function_base.py in linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype) 
    88 
    89  # Convert float/complex array scalars to float, gh-3504 
---> 90  start = start * 1. 
    91  stop = stop * 1. 
    92 

TypeError: ufunc multiply cannot use operands with types dtype('<M8[s]') and dtype('float64') 

Nonostante il commento sembra che stia semplicemente convertendo gli interi in float. Comunque non è stato scritto con gli oggetti datetime64 in mente.

user89161's è la strada da percorrere se si desidera utilizzare la sintassi linspace, altrimenti è possibile aggiungere gli incrementi della dimensione scelta alla data di inizio.

arange opere con queste date:

In [1256]: np.arange(x[0],x[0]+60,10) 
Out[1256]: 
array(['1970-01-01T00:16:40', '1970-01-01T00:16:50', '1970-01-01T00:17:00', 
     '1970-01-01T00:17:10', '1970-01-01T00:17:20', '1970-01-01T00:17:30'], dtype='datetime64[s]')