डेटाटाइम्स की एक सरणी को स्ट्रिंग्स की एक सरणी में बदलने के लिए, Python Numpy में numpy.datetime_as_string() विधि का उपयोग करें। विधि स्ट्रिंग की एक सरणी को इनपुट सरणी के समान आकार में लौटाती है। पहला पैरामीटर प्रारूप के लिए UTC टाइमस्टैम्प की सरणी है
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
import numpy as np
डेटाटाइम की एक सरणी बनाएं। 'एम' प्रकार डेटाटाइम निर्दिष्ट करता है -
arr = np.arange('2022-02-20T02:10', 6*60, 60, dtype='M8[m]')
हमारी सरणी प्रदर्शित करना -
print("Array...\n",arr)
डेटाटाइप प्राप्त करें -
print("\nArray datatype...\n",arr.dtype)
ऐरे के आयाम प्राप्त करें -
print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)
ऐरे का आकार प्राप्त करें -
print("\nOur Array Shape...\n",arr.shape)
ऐरे के तत्वों की संख्या प्राप्त करें -
print("\nNumber of elements in the Array...\n",arr.size)
डेटाटाइम्स की एक सरणी को स्ट्रिंग्स की एक सरणी में बदलने के लिए, Python Numpy में numpy.datetime_as_string() विधि का उपयोग करें -
print("\nResult...\n",np.datetime_as_string(arr))
उदाहरण
import numpy as np # Create an array of datetime # The 'M' type specifies datetime arr = np.arange('2022-02-20T02:10', 6*60, 60, dtype='M8[m]') # Displaying our array print("Array...\n",arr) # Get the datatype print("\nArray datatype...\n",arr.dtype) # Get the dimensions of the Array print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim) # Get the shape of the Array print("\nOur Array Shape...\n",arr.shape) # Get the number of elements of the Array print("\nNumber of elements in the Array...\n",arr.size) # To convert an array of datetimes into an array of strings, use the numpy.datetime_as_string() method in Python Numpy # The method returns an array of strings the same shape as the input array print("\nResult...\n",np.datetime_as_string(arr))
आउटपुट
Array... ['2022-02-20T02:10' '2022-02-20T03:10' '2022-02-20T04:10' '2022-02-20T05:10' '2022-02-20T06:10' '2022-02-20T07:10'] Array datatype... datetime64[m] Array Dimensions... 1 Our Array Shape... (6,) Number of elements in the Array... 6 Result... ['2022-02-20T02:10' '2022-02-20T03:10' '2022-02-20T04:10' '2022-02-20T05:10' '2022-02-20T06:10' '2022-02-20T07:10']