<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">On Mon, Oct 19, 2015 at 12:34 PM, Chris Barker <span dir="ltr"><<a href="mailto:chris.barker@noaa.gov" target="_blank">chris.barker@noaa.gov</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><div>Also -- I think we are at phase one of a (at least) two step process:</div><div><br></div><div>1) clean up datetime64 just enough that it is useful, and less error-prone -- i.e. have it not pretend to support anything other than naive datetimes.</div><div><br></div><div>2) Do it right -- perhaps adding some time zone support. This is going to wait until the numpy dtype machinery is cleaned up some. </div></div></div></div></blockquote><div><br></div><div>I agree with Chris. My intent with this work for now (for NumPy 1.11) is simply to complete phase 1. Once NumPy stops pretending to be time zone aware (and with a few other small cleanups), datetime64 will be far more useable. For major fixes, we'll have to wait until dtype support is better.</div><div><br></div><div>Alexander -- by "mst" I think Chris meant "most".</div><div><br></div><div>Best,</div><div>Stephan</div></div></div></div>