编写pytorch代码,训练集为NumPy 数组,将训练集的第一列将第一列转换为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 19:40:34 浏览: 113
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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