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Python中时间与时间戳之间的转换
2016-05-09 19:03:40对于时间数据,如2016-05-05 20:28:54,有时需要与时间戳进行相互的运算,此时就需要对两种形式进行转换,在Python中,转换时需要用到time模块,具体的操作有如下的几种: 将时间转换为时间戳 重新格式化时间 时间戳...对于时间数据,如
2016-05-05 20:28:54
,有时需要与时间戳进行相互的运算,此时就需要对两种形式进行转换,在Python中,转换时需要用到time
模块,具体的操作有如下的几种:- 将时间转换为时间戳
- 重新格式化时间
- 时间戳转换为时间
- 获取当前时间及将其转换成时间戳
1、将时间转换成时间戳
将如上的时间
2016-05-05 20:28:54
转换成时间戳,具体的操作过程为:- 利用
strptime()
函数将时间转换成时间数组 - 利用
mktime()
函数将时间数组转换成时间戳
#coding:UTF-8 import time dt = "2016-05-05 20:28:54" #转换成时间数组 timeArray = time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") #转换成时间戳 timestamp = time.mktime(timeArray) print timestamp
2、重新格式化时间
重新格式化时间需要以下的两个步骤:
- 利用
strptime()
函数将时间转换成时间数组 - 利用
strftime()
函数重新格式化时间
#coding:UTF-8 import time dt = "2016-05-05 20:28:54" #转换成时间数组 timeArray = time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") #转换成新的时间格式(20160505-20:28:54) dt_new = time.strftime("%Y%m%d-%H:%M:%S",timeArray) print dt_new
3、将时间戳转换成时间
在时间戳转换成时间中,首先需要将时间戳转换成localtime,再转换成时间的具体格式:
- 利用
localtime()
函数将时间戳转化成localtime的格式 - 利用
strftime()
函数重新格式化时间
#coding:UTF-8 import time timestamp = 1462451334 #转换成localtime time_local = time.localtime(timestamp) #转换成新的时间格式(2016-05-05 20:28:54) dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time_local) print dt
4、按指定的格式获取当前时间
利用
time()
获取当前时间,再利用localtime()
函数转换为localtime,最后利用strftime()
函数重新格式化时间。#coding:UTF-8 import time #获取当前时间 time_now = int(time.time()) #转换成localtime time_local = time.localtime(time_now) #转换成新的时间格式(2016-05-09 18:59:20) dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time_local) print dt
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NCM格式如何转换为Mp3(简单快速)
2019-03-05 11:21:26首先下载软件: 百度网盘 提取码: 94dh 压缩包不大下载只有800k,解压后如下图: ...将要转换的文件直接拖到main.exe就自动转好了,非常简单快捷,或者吧ncm的文件选择打开方式为main.exe 也可以 效果如下: ...首先下载软件:
百度网盘 提取码: 94dh
压缩包不大下载只有800k,解压后如下图:更新 2021.1.30
百度网盘不让分享了,这里换个连接
https://wws.lanzous.com/i3Fgkl3pe5i
密码:hkoc
将要转换的文件直接拖到main.exe就自动转好了,非常简单快捷,或者吧ncm的文件选择打开方式为main.exe 也可以
效果如下: -
如何将谷歌地图高清卫星影像坐标系转换成西安80坐标(WGS84)
2016-09-13 12:00:46如何将下载的影像变换为西安80坐标?...注意:投影转换成80坐标系需要下载无偏移卫星图像进行转换,有偏移的转换将导致转换后的卫星图像扭曲,坐标错误,无法配准。 第一步:选择无偏移地图源,下载你所需要的如何将下载的影像变换为西安80坐标?
同步视频教程:投影转换(转西安80)
下载:全国路网数据、全国水系矢量 行政区划边界(省市区县)、行政地名 矢量数据
注意:投影转换成80坐标系需要下载无偏移卫星图像进行转换,有偏移的转换将导致转换后的卫星图像扭曲,坐标错误,无法配准。
第一步:选择无偏移地图源,下载你所需要的卫星图像。
第二步:选择BIGEMAP软件右边工具栏,选择【投影转换】,如下图所示:
2.1 选择说明:
1. 源文件:选择下载好的卫星图像文件(下载目录中后缀为tiff的文件)
2. 源坐标系:打开的源文件的投影坐标系(自动读取,不需要手动填写)
3. 输出文件:选择转换后你要保持文件的文件路径和文件名
4. 目标坐标系:选择你要转换成的目标坐标系,如下图:
选择上图的更多,如下图所示:
1:选择 -Xi'an 1980 2:选择地区 3:选择分度带对应的带号(一般默认,也可以手动修改)
选择对应的分度带或者中央子午线(请参看:如何选择分度带?),点击【确定】
5. 重采样算法:投影转换需要将影像的像素重新排列,一次每种算法的效率不一样,一般选择【立方卷积采样】,以达到最好的效果。如下图:
6. 指定变换参数:在不知道的情况下,可以不用填此处信息,如果√上,则如下图:
此参数为【三参数】或者【七参数】,均为国家保密参数,需要到当地的测绘部门或者国土部门,以单位名义签保密协议进行购买,此参数各地都不一样,是严格保密的,请不要随便流通。
第三步:点击【确定】,开始转换,如下图:
第四步:完成后,打开你刚才选择的输出文件夹,里面就是转换后的卫星图像。
第五步:如果你需要套合你手里已经有的矢量文件,请参看:【BIGEMAP无偏移影像叠加配准】
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输入多维dataframe:
df = pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9], 'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})
把a列的元素转换成list:
# 方法1 df['a'].values.tolist() # 方法2 df['a'].tolist()
把a列中不重复的元素转换成list:
df['a'].drop_duplicates().values.tolist()
输入一维dataframe:
df = pd.DataFrame([3, 5, 6, 2, 4, 6, 7, 8, 7, 8, 9])
转换成list[list]:
df.values.tolist()
把series转换为list
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