用python写一个获取n个小时前的时间
时间: 2023-05-21 14:02:46 浏览: 58
可以使用datetime模块来获取n个小时前的时间,具体代码如下:
```python
import datetime
n = 3 # 获取3个小时前的时间
now = datetime.datetime.now()
before_n_hours = now - datetime.timedelta(hours=n)
print(before_n_hours)
```
输出结果为:
```
2021-09-15 10:23:45.123456
```
其中,`datetime.timedelta(hours=n)`表示时间差,可以用来计算n个小时前的时间。
相关问题
帮我用python写一个informer预测的代码
当然可以!下面是一个使用Python编写的Informer模型的预测代码示例:
```python
import torch
import numpy as np
from informer.models import Informer
# 加载训练好的模型
model = Informer(
enc_in=..., # 输入序列长度
dec_in=..., # 输出序列长度
c_out=..., # 输出序列的通道数
d_model=..., # Transformer模型中的隐藏层大小
n_heads=..., # 注意力头数
e_layers=..., # 编码器层数
d_layers=..., # 解码器层数
d_ff=..., # 前馈网络的内部隐藏层大小
dropout=..., # dropout比例
activation='gelu', # 激活函数类型
factor=..., # 编码器和解码器层之间的缩放因子
padding='valid', # 输入序列的填充类型
distil=True, # 是否使用Distil结构
attn='prob', # 注意力机制类型
embed='timeF', # 嵌入方式
freq='h', # 时间序列的频率(h-小时,d-天,w-周)
cross=True, # 是否使用跨注意力机制
data='custom', # 数据集类型(custom-自定义,pems08-交通流量数据集)
).cuda()
model.load_state_dict(torch.load('path_to_saved_model.pth'))
# 准备输入数据
input_data = ... # 输入数据,形状为 [batch_size, enc_in, num_features]
input_data = torch.from_numpy(input_data).float().cuda()
# 进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
output = model(input_data)
# 获取预测结果
predictions = output.cpu().numpy() # 预测结果,形状为 [batch_size, dec_in, c_out]
```
请替换代码中的 `...` 部分为相应的参数和数据。这里使用的是Informer模型的一个简化版本,你需要根据你的具体情况进行适当的修改。此外,你还需要安装相应的依赖项和导入所需的模块。希望对你有所帮助!
用python编写单日内交易时间包含大于等于N个不同时点
可以使用datetime模块和timedelta类来实现。首先,我们需要定义一个开始时间和结束时间,然后使用timedelta类来计算出每个不同时点的时间。最后,我们可以将这些时间存储在一个列表中,以便在需要时进行使用。以下是一个示例代码:
```python
import datetime
def get_trading_times(N):
start_time = datetime.datetime(2022, 1, 1, 9, 30) # 开始时间为每天的9:30
end_time = datetime.datetime(2022, 1, 1, 16) # 结束时间为每天的16:00
trading_times = []
time_delta = datetime.timedelta(minutes=60/N)
current_time = start_time
while current_time <= end_time:
trading_times.append(current_time)
current_time += time_delta
return trading_times
```
在这个示例中,我们假设每个交易日的交易时间为9:30到16:00,我们可以通过调用get_trading_times函数并传入N的值来获取每个不同时点的时间。例如,如果我们想要获取每个小时的时间,我们可以这样调用函数:get_trading_times(6)。这将返回一个包含每个小时的时间的列表。