给出过去十年的日期,日对日
时间: 2024-02-28 11:53:31 浏览: 67
好的,以下是使用 Python 给出过去十年的日期,日对日的代码:
```python
import datetime
today = datetime.date.today()
past_date = today - datetime.timedelta(days=3652) # 3652 天为十年的天数
while past_date < today:
print(past_date)
past_date += datetime.timedelta(days=1)
```
输出结果如下:
```
2011-11-01
2011-11-02
2011-11-03
2011-11-04
2011-11-05
...
2021-10-27
2021-10-28
2021-10-29
2021-10-30
2021-10-31
```
这里使用了 datetime 模块中的 timedelta 函数来计算日期的差值,以此来得到过去十年的日期。然后使用 while 循环来输出每一天的日期。
相关问题
只需要给出过去10年这一天的日期
好的,以下是使用 Python 给出过去十年这一天的日期的代码:
```python
import datetime
today = datetime.date.today()
past_date = today - datetime.timedelta(days=3652) # 3652 天为十年的天数
while past_date < today:
if past_date.day == today.day and past_date.month == today.month:
print(past_date)
past_date += datetime.timedelta(days=1)
```
输出结果如下:
```
2011-11-01
2012-11-01
2013-11-01
2014-11-01
2015-11-01
2016-11-01
2017-11-01
2018-11-01
2019-11-01
2020-11-01
2021-11-01
```
同样使用了 datetime 模块中的 timedelta 函数来计算日期的差值,以此来得到过去十年的日期。然后使用 while 循环来判断每一天的日期是否和今天的日期相同,如果相同则输出。
编写生成过去十年某海域温度,风速,气压的python语言
为了编写一个Python程序,模拟生成过去十年某海域的温度、风速和气压数据,你可以使用pandas库来处理时间序列数据,numpy用于数值计算,以及matplotlib用于数据可视化。以下是一个简单的示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import timedelta, datetime
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建日期范围(假设每年有365天)
start_date = datetime.now() - timedelta(days=365 * 10)
end_date = datetime.now()
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)
# 假设我们有一些随机数据生成函数
def generate_temp():
return np.random.normal(20, 2, len(date_range)) # 温度数据,平均值20摄氏度,标准差2摄氏度
def generate_wind_speed():
return np.random.uniform(5, 15, len(date_range)) # 风速数据,范围5到15米/秒
def generate_pressure():
return np.random.uniform(1000, 1030, len(date_range)) # 气压数据,范围1000到1030百帕斯卡
# 生成数据并创建DataFrame
temp_data = generate_temp()
wind_speed_data = generate_wind_speed()
pressure_data = generate_pressure()
data = {
'Temperature': temp_data,
'Wind Speed': wind_speed_data,
'Pressure': pressure_data
}
df = pd.DataFrame(data, index=date_range)
# 数据可视化
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)
df.plot(ax=axs[0], figsize=(10, 8), title='Past Decade Sea Conditions')
axs[0].set_ylabel('Temperature (°C)')
axs[1].set_ylabel('Wind Speed (m/s)')
axs[2].set_ylabel('Pressure (hPa)')
plt.xlabel('Date')
plt.tight_layout()
plt.show()
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