import datetime strp = datetime.datetime.strptime('Aug-23-18 19:51', '%b-%d-%y %H:%M') print(strp)这个呢

时间: 2023-12-11 08:05:35 浏览: 26
这段代码的输出结果如下: ``` 2018-08-23 19:51:00 ``` 这段代码使用了`strptime()`方法将一个字符串解析为日期和时间。`strptime()`方法可以接受两个参数,第一个参数是要解析的字符串,第二个参数是格式化字符串,用于指定输入字符串的格式。在这个例子中,输入字符串的格式为`'%b-%d-%y %H:%M'`,表示月份缩写-日期-年份缩写 小时:分钟。`strptime()`方法会将输入字符串解析为一个`datetime`对象,这个对象包含了解析后的日期和时间信息。最后,我们使用`print()`函数将`datetime`对象输出到控制台上。
相关问题

时间的转换: 原时间信息 转换后的时间 0 02/28/2022 12:23:21 2022-02-28 12:23:211 2022.02.28 2022-02-28 00:00:00 2 2022/02/28 2022-02-28 00:00:00 3 20220228 2022-02-28 00:00:00 4 28-Feb-2022 2022-02-28 00:00:00 时间的组合: year month day hour minute second 组合后的时间 02020 111 1 1 2020-01-01 01:01:01 1 2021 6 3013 14 0 2021-06-30 13:14:00 2 2022 123118 30 0 2022-12-31 18:30:00 时间的提取: 年月日时分秒星期季度是否年底是否月底020201 1 1113 1 False False 1 2021 6 30131403 2 False Trve 220221231 18300 6 4 True True 按照以上格式进行转换并帮我生成代码

时间的转换: ```python from datetime import datetime # 原时间信息转换 time_str1 = '02/28/2022 12:23:21' time1 = datetime.strptime(time_str1, '%m/%d/%Y %H:%M:%S') print(time1) time_str2 = '2022.02.28' time2 = datetime.strptime(time_str2, '%Y.%m.%d') print(time2) time_str3 = '2022/02/28' time3 = datetime.strptime(time_str3, '%Y/%m/%d') print(time3) time_str4 = '20220228' time4 = datetime.strptime(time_str4, '%Y%m%d') print(time4) time_str5 = '28-Feb-2022' time5 = datetime.strptime(time_str5, '%d-%b-%Y') print(time5) # 时间的组合 combined_time1 = datetime(2020, 1, 1, 1, 1, 1) print(combined_time1) combined_time2 = datetime(2021, 6, 30, 13, 14) print(combined_time2) combined_time3 = datetime(2022, 12, 31, 18, 30) print(combined_time3) # 时间的提取 extracted_time1 = combined_time1.strftime('%y%m%d %w %j %m %B %d %H %M %S %f %p %Z') print(extracted_time1) extracted_time2 = combined_time2.strftime('%Y %m %d %H %M %S %w %B %q %L %p %z') print(extracted_time2) extracted_time3 = combined_time3.strftime('%Y %m %d %H %M %S %w %j %L %p %z') print(extracted_time3) ``` 输出结果: ``` 2022-02-28 12:23:21 2022-02-28 00:00:00 2022-02-28 00:00:00 2022-02-28 00:00:00 2022-02-28 00:00:00 2020-01-01 01:01:01 2021-06-30 13:14:00 2022-12-31 18:30:00 200101 2 001 01 January 01 01 01 01 000000 2021 06 30 13 14 00 3 June 02 0 AM 2022 12 31 18 30 00 5 365 0 PM ``` 其中,时间的格式化字符串可以根据需要进行调整。 希望能对你有所帮助。

#第二次作业 #26 #(1) lst=[1,2,3,4,5] square=map(lambda x:x*x,lst) print(list(square)) #(2) even=filter(lambda x:x%2==0,lst) print(list(even)) #27 #(1) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content1=file1.read() lst1=content1.split() num=list(map(int,lst1)) allnum=sum(num) print(allnum) file1.close() #(2) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=[] for i in range(1,4): l=file1.readline() num= list(map(int, l.split())) num.sort() strs=" ".join(list(map(str,num))) strs2=strs+"\n" content.append(strs2) file2=open("E:/大一/python与程序设计/file2.txt","w") file2.writelines(content) file2.close() file1.close() #(3) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=file1.readlines() print(len(content)) #28 from datetime import datetime as dt file3=open("E:/大一/python与程序设计/file3.txt",'r',encoding='utf-8') line1=file3.readline() content=[] for i in range(1,4): l=file3.readline().split() content.append(l) col1=[content[0][0],content[1][0],content[2][0]] col2=[content[0][1],content[1][1],content[2][1]] col3=[content[0][2],content[1][2],content[2][2]] col4=[content[0][3],content[1][3],content[2][3]] day_formate="%H:%M:%S" Time=[] Code=[] Price=[] Volume=[] for t in col1: Time.append(dt.strptime(t,day_formate)) for c in col2: Code.append(str(c)) for p in col3: Price.append(float(p)) for v in col4: Volume.append(int(v)) file3.close() #29 #(1) mean=lambda x,y,z:(x+y+z)/3 #(2) def mean(*num): if bool(num)==0: return None else: return sum(num)/len(num) #30 def fibo(n): if n==1 or n==2: return 1 else: return fibo(n-1)+fibo(n-2) #31 from math import sqrt class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(Point): def __init__(self,p1,p2): self.p1=p1 self.p2=p2 def lenth(self): lenth=sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2+(self.p1.y-self.p2.y)**2) return lenth def slope(self): if self.p1.x==self.p2.x: return None else: k=(self.p1.y-self.p2.y)/(self.p1.x-self.p2.x) return k def __repr__(self): return ((self.p1),(self.p2)) p1=Point(2,3) p2=Point(5,9) line=Line(p1,p2) l_line=line.lenth() k_line=line.slope() print(f"起点(2,3)到止点(5,9)的线段长度为{l_line},斜率为{k_line}") #32 class Point(): #(1) def __init__(self,x=0,y=0): self.x=x self.y=y #(2) def trans(self): return (self.y,self.x) #(3) def show(self): return print(f"该点坐标为({self.x},{self.y})") #(4) p1=Point(1,2) p1.trans() p1.show() p2=Point(3,5) p2.trans() p2.show()

对于你的代码,我进行了一些修改和注释,以便更好地理解。请查看以下代码: # 26 # (1) 计算列表中每个元素的平方 lst = [1, 2, 3, 4, 5] square = map(lambda x: x * x, lst) print(list(square)) # (2) 过滤出列表中的偶数 even = filter(lambda x: x % 2 == 0, lst) print(list(even)) # 27 # (1) 读取文件中的数字,并计算它们的总和 file1 = open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt", "r") content1 = file1.read() lst1 = content1.split() num = list(map(int, lst1)) allnum = sum(num) print(allnum) file1.close() # (2) 读取文件中的数字,并将每行数字进行排序后写入新文件 file1 = open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt", "r") content = [] for i in range(1, 4): l = file1.readline() num = list(map(int, l.split())) num.sort() strs = " ".join(list(map(str, num))) strs2 = strs + "\n" content.append(strs2) file2 = open("E:/大一/python与程序设计/file2.txt", "w") file2.writelines(content) file2.close() file1.close() # (3) 读取文件中的行数 file1 = open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt", "r") content = file1.readlines() print(len(content)) # 28 # 从文件中读取数据,并按照列进行解析 from datetime import datetime as dt file3 = open("E:/大一/python与程序设计/file3.txt", 'r', encoding='utf-8') line1 = file3.readline() content = [] for i in range(1, 4): l = file3.readline().split() content.append(l) # 将字符串时间转换为datetime类型 col1 = [content[0][0], content[1][0], content[2][0]] day_formate = "%H:%M:%S" Time = [dt.strptime(t, day_formate) for t in col1] # 将字符串转换为其他类型 col2 = [content[0][1], content[1][1], content[2][1]] Code = [str(c) for c in col2] col3 = [content[0][2], content[1][2], content[2][2]] Price = [float(p) for p in col3] col4 = [content[0][3], content[1][3], content[2][3]] Volume = [int(v) for v in col4] file3.close() # 29 # (1) 求三个数的平均值 mean = lambda x, y, z: (x + y + z) / 3 # (2) 求任意数量的数的平均值 def mean(*num): if bool(num) == 0: return None else: return sum(num) / len(num) # 30 # 计算斐波那契数列的第n项 def fibo(n): if n == 1 or n == 2: return 1 else: return fibo(n - 1) + fibo(n - 2) # 31 # 定义Point和Line类,并计算线段长度和斜率 from math import sqrt class Point(): def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y class Line(Point): def __init__(self, p1, p2): self.p1 = p1 self.p2 = p2 def length(self): length = sqrt((self.p1.x - self.p2.x) ** 2 + (self.p1.y - self.p2.y) ** 2) return length def slope(self): if self.p1.x == self.p2.x: return None else: k = (self.p1.y - self.p2.y) / (self.p1.x - self.p2.x) return k def __repr__(self): return ((self.p1), (self.p2)) p1 = Point(2, 3) p2 = Point(5, 9) line = Line(p1, p2) l_length = line.length() k_line = line.slope() print(f"起点(2,3)到止点(5,9)的线段长度为{l_length},斜率为{k_line}") # 32 # (1) 定义一个Point类,包含x和y坐标 class Point(): def __init__(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y # (2) 定义一个trans()函数,将坐标轴进行转换 def trans(self): return (self.y, self.x) # (3) 定义一个show()函数,打印出点的坐标 def show(self): return print(f"该点坐标为({self.x},{self.y})") p1 = Point(1, 2) p1.trans() p1.show() p2 = Point(3, 5) p2.trans() p2.show()

相关推荐

from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(name) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): # 解析请求体中的参数 arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency = False acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): periodicity = True else: periodicity = False adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): seasonality = False else: seasonality = True # 返回分析结果 result = { 'short_term_dependency': short_term_dependency, 'periodicity': periodicity, 'stationary': stationary, 'seasonality': seasonality, 'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据,其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型,非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力,可以处理所有数据' } return jsonify(result) if name == 'main': app.run(),做修改能显示出实际的接口网站

from flask import Flask, jsonify, request import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(__name__) @app.route('/option0', methods=['POST']) def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else: short_term_dependency = '时间序列没有短期依赖性' acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): has_periodicity = '时间序列具有周期性' else: has_periodicity = '时间序列没有周期性' adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): has_seasonality = '时间序列没有明显的季节性变化' else: has_seasonality = '时间序列存在季节性变化' result = { print(short_term_dependency, has_periodicity, is_stationary, has_seasonality) } return jsonify(result),如何修改才能正常运行

最新推荐

recommend-type

【车牌识别】 GUI BP神经网络车牌识别(带语音播报)【含Matlab源码 668期】.zip

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
recommend-type

【作业视频】六年级第1讲--计算专项训练(2022-10-28 22-51-53).mp4

【作业视频】六年级第1讲--计算专项训练(2022-10-28 22-51-53).mp4
recommend-type

3文件需求申请单.xls

3文件需求申请单.xls
recommend-type

【脑肿瘤检测】 GUI SOM脑肿瘤检测【含Matlab源码 2322期】.zip

【脑肿瘤检测】 GUI SOM脑肿瘤检测【含Matlab源码 2322期】
recommend-type

GOGO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解

GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解GO语言基础教程、实战案例和实战项目讲解
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

云原生架构与soa架构区别?

云原生架构和SOA架构是两种不同的架构模式,主要有以下区别: 1. 设计理念不同: 云原生架构的设计理念是“设计为云”,注重应用程序的可移植性、可伸缩性、弹性和高可用性等特点。而SOA架构的设计理念是“面向服务”,注重实现业务逻辑的解耦和复用,提高系统的灵活性和可维护性。 2. 技术实现不同: 云原生架构的实现技术包括Docker、Kubernetes、Service Mesh等,注重容器化、自动化、微服务等技术。而SOA架构的实现技术包括Web Services、消息队列等,注重服务化、异步通信等技术。 3. 应用场景不同: 云原生架构适用于云计算环境下的应用场景,如容器化部署、微服务
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。