


Convertir des chaînes Datetime en objets Datetime
De nombreuses applications fonctionnent avec des horodatages sous forme de chaînes. Il devient nécessaire de convertir ces chaînes en objets datetime pour un traitement ultérieur. Voici comment convertir des chaînes telles que « 1 juin 2005 13:33 » en objets datetime :
La fonction datetime.strptime de Python analyse sans effort les chaînes d'entrée selon un format défini par l'utilisateur, renvoyant des objets datetime naïfs de fuseau horaire :
>>> from datetime import datetime >>> datetime.strptime('Jun 1 2005 1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p') datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33)
Pour obtenir un objet date à partir d'un objet datetime, utilisez le .date() méthode :
>>> datetime.strptime('Jun 1 2005', '%b %d %Y').date() date(2005, 6, 1)
Ressources supplémentaires :
- [documentation strptime](https://docs.python.org/2/library/datetime.html#datetime.datetime. strptime)
- [chaîne de format strptime/strftime documentation](https://docs.python.org/2/library/datetime.html#strftime-and-strptime-format-codes)
- [aide-mémoire de chaîne au format strftime.org](https:// www.strftime.org/)
Rappelez-vous que strptime signifie « temps d'analyse de chaîne » et strftime pour « format de chaîne temps."
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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