计算多久之后或之前的日期datetime.strptime('date time',"%Y-%m-%d %H:%M:%S")把字符串转为日期.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")把日期转为字符串# 使用.strptime()把字符串转为日期：datetime.datetime.strptime('date time',"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 日期增加/减
# -*- coding: utf-8 -*-
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
start_time = datetime.strptime("2021-3-14 09:18:16", '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
#print u"原本时间：",start_
# 时间加减，月/日
import calendar
import math
def get_recent_month(dt, months):
# 这里的months 参数传入的是正数表示往后推，负数表示往前推
month = dt.month - 1 + months
year = dt.year + math.floor(month / 12)
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2020-01-20 10:28:00
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最近用python做pv和uv数据统计分析时，原始日志文件中用户访问的时间不对，需要往后延8小时，记录一下：>>> import datetime
>>> pageTime = '2014-05-11 16:44:12'
>>> pageTime
'2014-05-11&nb
原创
2014-05-13 16:37:11
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目录Python3 运算符Python3 数字(Number)Python3 字符串Python3 列表Python3 元组Python3 字典Python3 集合Python3 条件控制Python3 循环语句Python3 迭代器与生成器Python3 函数Python3 数据结构Python3 模块Python3 输入和输出Python3 File(文件)方法Python3 OS 文件/目录
本文是讲用Python实现矩阵的加法运算和乘法运算，写几层for循环，实现矩阵加法和乘法并不困难，但关键是要足够简洁，这个可让我费了不少脑子。先直接上代码吧。#矩阵表示形式
M = [
[a1, a2, a3],
[a4, a5, a6],
[a7, a8, a9]
]#矩阵加法
def madd(M1, M2):
if isinstance(M1, (tuple, li
d1
=
datetime.datetime.now()
d3
=
d1
+
datetime.timedelta(days
=
10
)
print
str(d3)
print d3.ctime()
1.矩阵加减法 2.矩阵数乘 3.矩阵乘法 4.矩阵转置
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2020-05-30 23:40:00
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2评论
1. 矩阵旋转180度 查阅了许久，发现还没有博主给出矩阵旋转180度的方法，O(∩_∩)O哈哈~请让我做个好人，愿我的方法能帮助到路过的宝宝。2. 例子2.1 Code1 import numpy as np
2
3
4 def flip(arr):
5 arr = np.flipud(arr)
6 arr = np.fliplr(arr)
7 retu
定义新矩阵np.zeros((行数，列数))来定义一个全是0的矩阵。c=np.zeros((4,3))
//定义了一个4行，3列的全零矩阵矩阵元素赋值//假设有整数列表为a，还有一个上面定义过的矩阵c
index=0
for i in range(0,4):
for j in range(0,3):
c[i][j]=a[index]
index+=1改变矩阵
话不多说，开门见山。首先矩阵怎么获得？通常是先初始化一个全零的数组，再变形成想要的维度，然后再给某一维度赋值。代码与输出看下面：import numpy as np
mat = np.zeros(16).reshape((4,4))
mat[1] = [1,3,5,7]
mat[3] = [2,4,6,8]
print(mat)[[0. 0. 0. 0.]
[1. 3. 5. 7.]
[0.
前记最近在做机器学习数据的预处理，用到了一些矩阵的处理，非常方便简单，在此记录一下。 主要是numpy包的使用。矩阵初始化mixtraxs = numpy.zeros([3, 3]) #sentence 矩阵初始化 3×3的0矩阵矩阵的点乘m = numpy.array(wordvec_column) //矩阵竖列
n = numpy.array(wordvec
功能：将矩阵横向或纵向拼接np.c_[a,b] 将a, b看成单位，放置于不同的列。（左右合并）np.r_[a,b] 将a, b看成单位，放置于不同的行。（上下合并）示例：import numpy as np
# 2维矩阵
a = np.array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]])
# array([[1, 2, 3],
# [7, 8, 9]])
b = np.a
任务：假设给两个时间，包含年月日时分秒，计算两个时间之间间隔几天，其中不足一天的按一天计算。代码：import datetime
# 初始化两个时间
t1 = datetime.datetime(2022, 9, 24, 15, 30, 0) # 2022.9.24 15:30:0
t2 = datetime.datetime(2022, 9, 26, 12, 30, 0) # 2022.9.2
整理了一些 常见的对时间的操作，加减天数，加减年数，没有什么太多复杂的东西，就直接上代码了import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
'''
年份：
%y(小写) 18
%Y（大写） 2018
月份：
%m（小写） 08
%M（大写） 47 会返回现在是本世纪第多少个月
天数：
%d（小写）
该方法返回的是矩阵a要素排序后的索引数据，干说无用，以二维数组为例，按照指定列，如第0列，进行排序。Python代码： 首先看代码，再逐行解释。import numpy as n
a = np.array([[0, 11, 12], [2, 2, 3], [7, 8, 9], [1, 2, 3]])
ind = np.argsort(a, axis=0)
print(a)
print(ind
python进行矩阵计算可以用两个模块：numpy和sympy1、Numpy创建矩阵from numpy import *
a1=array([1,2,3]) #数组
a2=mat([1,2,3]) #矩阵
a3=mat(a1)
b=matrix([1,2,3]) #matrix是矩阵的意思
print(a1)
print(a2)
print(a3)
print(shape(a1),sha
