十进制的准确值转换成二进制可能是无穷位， 所以涉及浮点数的比较要用round.
将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象。 dt64 = np.datetime64(‘2020-02-25 22:10:10’) 【知识点：时间日期和时间增量】如何将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象？
给定一系列不连续的日期序列。填充缺失的日期，使其成为连续的日期序列。 dates = np.arange(‘2020-02-01’, ‘2020-02-10’, 2, np.datetime64) 【知识点：时间日期和时间增量、数学函数】如何填写不规则系列的numpy日期中的缺失日期？
filled_in = np.array([np.arange(date, (date+d)) for date, d in zip(dates, np.diff(dates))]).reshape(-1)zip函数：
>>>a = [1,2,3] >>> b = [4,5,6] >>> c = [4,5,6,7,8] >>> zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(*zipped) # 与 zip 相反，*zipped 可理解为解压，返回二维矩阵式 [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]reshape(-1): 这里的-1背理解为unspecified value, 即为未指定的数。如果我们只需要特定的行数，列数多少无所谓，那么列数用-1代替就可以了. 若如题解中只给定-1, 则重构成一行。
将本地图像导入并将其转换为numpy数组。 如何将图像转换为numpy数组？
from PIL import Image pic = Image.open('/Users/shangliufangjian/Desktop/Python Work/Untitled Folder/test.jpg') pic_array = np.array(pic) pic_array