极客笔记Numpy datetime64类型与星期几的获取
在本文中，我们将介绍numpy库中的datetime64类型，以及如何使用该类型来获取给定日期的星期几。我们还将介绍有关numpy的其他有用技巧和提示，以帮助您更好地使用numpy。
阅读更多：Numpy 教程
了解datetime64类型
在numpy中，datetime64是一种日期和时间的数据类型。它具有精确的日期和时间分辨率，并可以与numpy中的其他数据类型一起使用。datetime64类型是基于ISO 8601标准的日期和时间表示法的。
要创建datetime64类型的值，请在日期时间字符串后面加上一个dtype。例如要创建2022年3月1日的日期，请使用以下命令：
import numpy as np
np.datetime64('2022-03-01')
datetime64类型也可以与其他数组类型组合使用。例如，您可以创造一些包含日期时间信息的数组:
dates = np.array(['2022-03-01', '2022-03-02', '2022-03-03'], dtype='datetime64')
获取日期的星期几
numpy.datetime64类型具有许多内置方法和属性，可用于获取有关日期和时间的各种信息。通过使用这些方法和属性，我们可以轻松地获取任何datetime64日期的星期几信息。
要获取datetime64类型的日期的星期几，我们可以使用numpy.datetime64类型中的astype方法将datetime64类型转换为datetime.date类型，并使用该类型中的weekday方法获取日期的星期几：
import datetime
# convert the datetime64 value to datetime.date
d = np.datetime64('2022-03-01').astype(datetime.date)
# get the weekday (0=Monday, 1=Tuesday, etc.)
weekday = d.weekday()
# print the weekday
print(weekday)
该示例代码输出结果将是“1”，表示2022年3月1日是星期二。
如果您有一个numpy数组，其中包含datetime64类型的日期，请使用astype方法将它们转换为datetime.date类型，并使用该类型中的weekday方法获取星期几：
import datetime
# create a numpy array of dates
dates = np.array(['2022-03-01', '2022-03-02', '2022-03-03'], dtype='datetime64')
# convert the numpy array to a list of datetime.date objects
date_list = [ np.datetime64(date).astype(datetime.date) for date in dates ]
# get the weekday for each date in the list
weekdays = [ date.weekday() for date in date_list ]
# print the weekdays
print(weekdays)
该示例代码输出结果将是一个列表，其中包含3个数字，分别表示2022年3月1日、2022年3月2日和2022年3月3日分别是星期二、星期三和星期四。
其他numpy技巧和提示
在使用numpy时，以下是一些有用的技巧和提示。
创建等差数列
使用numpy.linspace(start, stop, num)函数可以快速创建一个等差数列，start参数指定起始值，stop参数指定结束值，num参数指定数组中的元素数量。例如，要创建一个等差数列，包含从1到10的10个元素：
import numpy as np
a = np.linspace(1, 10, 10)
print(a)
创建随机数数组
使用numpy.random.rand(shape)函数可以快速创建一个具有指定形状（即数组大小）的随机数数组。例如，要创建一个形状为(2, 3)的随机数数组：
import numpy as np
a = np.random.rand(2, 3)
print(a)
数组元素运算
numpy中的所有运算都是元素级别的，也就是说操作将同时应用于数组中的每个元素。例如，要将数组中的每个元素加倍：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = a * 2
print(b)
该示例代码输出结果为[2 4 6]，即将数组a中的每个元素都乘以2后得到的新数组。
数组索引和切片
与Python列表类似，numpy数组也可以通过索引和切片进行访问。例如，要获取数组中的第一个元素：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
first_element = a[0]
print(first_element)
该示例代码输出结果为1，即获取a数组中的第一个元素。
如果要获取数组中的前两个元素，可以使用切片：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
first_two_elements = a[:2]
print(first_two_elements)
该示例代码输出结果为[1 2]，即获取a数组中的前两个元素。
总结
本文介绍了numpy库中的datetime64类型以及如何使用该类型来获取给定日期的星期几。我们还介绍了有关numpy的其他有用技巧和提示，包括创建等差数列、创建随机数数组、以及数组元素运算和索引切片的使用。numpy库是一个强大的数值计算工具，掌握它可以大大提高Python在科学计算和数据分析方面的效率和易用性。