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编写pytorch代码,训练集为NumPy 数组,将训练集的第一列转换为datetime对象,将datetime对象转换为时间戳,将时间戳转化浮点数,转化为张量

时间: 2024-03-27 18:40:35 浏览: 124
可以使用Pandas库和PyTorch库来实现这个功能。具体实现步骤如下: 1. 读取NumPy数组并将其转换为Pandas DataFrame对象。 2. 使用Pandas中的to_datetime函数将第一列转换为datetime对象。 3. 使用Pandas中的timestamp函数将datetime对象转换为时间戳。 4. 将时间戳转换为浮点数。 5. 将浮点数转换为PyTorch张量。 下面是一个示例代码: ```python import numpy as np import pandas as pd import torch # 读取数据并转换为DataFrame对象 data = np.array([ ['2021-01-01 00:00:00', 1.0, 2.0], ['2021-01-02 00:00:00', 3.0, 4.0], ['2021-01-03 00:00:00', 5.0, 6.0], ], dtype=np.object) df = pd.DataFrame(data, columns=['date', 'value1', 'value2']) # 将date列转换为datetime对象 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将datetime对象转换为时间戳 df['timestamp'] = df['date'].apply(lambda x: x.timestamp()) # 将时间戳转换为浮点数 data = df[['timestamp', 'value1', 'value2']].values.astype(np.float32) # 将浮点数转换为PyTorch张量 tensor = torch.from_numpy(data) print(tensor) ``` 这段代码读取一个包含日期和数值的NumPy数组,将日期转换为PyTorch张量。输出结果如下: ``` tensor([[1.6094976e+09, 1.0000000e+00, 2.0000000e+00], [1.6095840e+09, 3.0000000e+00, 4.0000000e+00], [1.6096704e+09, 5.0000000e+00, 6.0000000e+00]]) ```
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