dtype: datetime64 类型的数据类型怎么统计各年各个月的天数

如果您想统计一个 dtype 为 datetime64 类型的数组中各年各月的天数，可以使用 numpy 库中的 datetime64 范围和 timedelta 函数。

首先，您需要将 datetime64 数组中的每个值转换为相对于同一时间（例如1970年1月1日）的时间单位。然后，您可以使用这些值创建 datetime64 范围，并添加一个月的时间间隔，以便计算每个月的天数。最后，您可以使用 numpy 的 where 函数和 reduce 函数来计算每个年份和月份的天数。

以下是一个可能的实现示例：

import numpy as np

# 假设您有一个名为 datetime_arr 的 datetime64 数组
# 首先，将每个值转换为自1970年以来的天数
days_since_epoch = (datetime_arr - np.datetime64('1970-01-01')).astype(int)

# 创建 datetime64 范围
start_dates = np.arange('1970-01', '2100-01', dtype='datetime64[M]')
end_dates = start_dates + np.timedelta64(1, 'M') - np.timedelta64(1, 'D')

# 计算每个月的天数
num_days_per_month = (end_dates.astype(int) - start_dates.astype(int) + 1).astype(float)

# 使用 where 和 reduce 函数计算每个月的总天数
year_month = np.vstack((datetime_arr.astype('datetime64[M]').astype(int) // 12, datetime_arr.astype('datetime64[M]').astype(int) % 12))
total_days_per_month = np.zeros((100, 12))
for i in range(100):
    for j in range(12):
        mask = np.logical_and(year_month[0] == i, year_month[1] == j)
        total_days_per_month[i, j] = np.sum(np.where(mask, num_days_per_month, 0))

# 总天数即为每个月的天数之和
total_days_per_year = np.sum(total_days_per_month, axis=1)

这将返回一个长度为100的数组，其中每个元素表示相应的年份中的总天数。您可以使用类似的方法计算每个月的总天数，或者修改上述代码以输出按年份和月份的天数。