日期字符串格式是什么样的

日期字符串的格式具体根据使用的编程语言和库的不同而有所差异。常见的日期字符串格式有：

1. yyyy-MM-dd HH:mm:ss：年-月-日 时:分:秒
2. yyyy/MM/dd HH:mm:ss：年/月/日 时:分:秒
3. yyyyMMddHHmmss：年月日时分秒
4. MM/dd/yyyy HH:mm:ss：月/日/年 时:分:秒

以上只是一些常见的日期字符串格式，具体格式还需根据实际情况而定。

相关问题

Oracle中怎样比较字符串日期

在Oracle中，可以使用TO_DATE函数将字符串转换为日期类型，然后进行比较。例如，假设有一个名为"date_string"的字符串类型列，包含格式为"YYYY-MM-DD"的日期字符串，可以按照以下方式比较：

SELECT * FROM your_table WHERE TO_DATE(date_string, 'YYYY-MM-DD') > TO_DATE('2022-01-01', 'YYYY-MM-DD');

这将返回所有日期在2022年1月1日之后的记录。需要注意的是，TO_DATE函数的第二个参数应该是与日期字符串格式对应的格式模式。

rnn 使用pytorch 输入的日期时间数据格式是什么样

在 PyTorch 中使用 RNN 时，输入的日期时间数据的格式取决于你的具体实现。通常，你需要将日期时间数据转换为张量，然后将其作为输入传递给 RNN。

你可以使用一些 Python 库，如 NumPy 和 Pandas，来处理日期时间数据。例如，你可以使用 Pandas 的 to_datetime 函数将字符串格式的日期时间转换为 Pandas 的 datetime64 类型，然后使用 NumPy 的 datetime64 函数将其转换为 NumPy 的 datetime64 类型。之后，你可以将日期时间数据转换为张量，并将其作为输入传递给 RNN。

例如，假设你有一个包含日期时间字符串的列表 dates，你可以使用以下代码将其转换为 NumPy 的 datetime64 类型：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']

# Convert the dates to Pandas datetime64 type
dates = pd.to_datetime(dates)

# Convert the dates to NumPy datetime64 type
dates = np.array(dates, dtype='datetime64[ns]')

之后，你可以使用 PyTorch 的 from_numpy 函数将日期时间数据转换为 PyTorch 张量，例如：

import torch

# Convert the dates to a PyTorch tensor
dates = torch.from_numpy(dates)

最后，你可以将 dates 张量作为输入传递给 RNN。