如何利用两个NumPy数组生成含日期与小时的动态数组？

要实现将日期数组和小时数组按需求组合，你可以借助NumPy的repeat()和tile()函数生成重复的日期序列与平铺的小时序列，再通过column_stack()拼接成目标数组：

步骤1：生成重复的日期序列 #

使用np.repeat()将每个日期重复24次，确保每个日期对应24个小时：

import numpy as np

a = np.arange(np.datetime64('2024-01-01'), np.datetime64('2024-01-11'))
b = np.linspace(0, 23, 24, dtype=int)  # 将小时转为整数更贴合预期输出

# 每个日期重复24次
dates_repeated = np.repeat(a, 24)
# 将日期转为字符串格式（匹配预期输出的字符串类型）
dates_str = dates_repeated.astype(str)

步骤2：生成平铺的小时序列 #

使用np.tile()将小时数组重复10次（对应10个日期）：

hours_tiled = np.tile(b, len(a))

步骤3：拼接成目标数组 #

用np.column_stack()将两个序列按列组合，得到240行的结果：

result = np.column_stack((dates_str, hours_tiled))
print(result)

输出示例 #

输出的核心片段如下：

array([['2024-01-01', '0'],
       ['2024-01-01', '1'],
       ...,
       ['2024-01-10', '22'],
       ['2024-01-10', '23']], dtype='<U11')

另一种简洁实现（用meshgrid） #

也可以用np.meshgrid()生成网格后展平拼接，效果完全一致：

dates_grid, hours_grid = np.meshgrid(a, b, indexing='ij')
result = np.column_stack((dates_grid.flatten().astype(str), hours_grid.flatten().astype(int)))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Seamus