np.array()和to_numpy()有什么区别

np.array()和to_numpy()都可以用于将pandas中的数据转换为NumPy数组。但是它们之间有一些区别：

1. np.array()是NumPy的函数，而to_numpy()是pandas的方法。
2. np.array()可以将任何数组转换为NumPy数组，而to_numpy()只能将pandas的DataFrame和Series对象转换为NumPy数组。
3. np.array()会在转换时创建新的数组，而to_numpy()返回的是原始数据的视图（即对原始数据的引用），因此在某些情况下更高效。
4. np.array()可以指定数据类型，而to_numpy()将尝试推断数据类型。
5. 在某些情况下，np.array()可能会更改数据的类型，而to_numpy()不会。例如，如果pandas中包含NaN值，则to_numpy()将使用浮点类型，而np.array()可能会使用对象类型。

总之，np.array()和to_numpy()都可以用于将pandas中的数据转换为NumPy数组，但是它们之间有一些区别，需要根据具体的情况选择使用哪一个。

相关问题

y_train = np.array(y_train) y_test = np.array(y_test) x_train = np.array(x_train) x_test = np.array(x_test)如何让这个代码更简洁

可以直接使用numpy的array函数来将数据集转换为numpy数组，不需要再单独定义变量。代码可以简化为：

x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test)
y_test = np.array(y_test)

---> 1 frame=np.array(frame_list_test).concat(np.array(frame_list_train)) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'concat'

这错误是因为 NumPy 数组没有 `concat` 方法。你可以使用 `numpy.concatenate` 函数来连接两个数组。你可以将两个数组作为参数传递给 `numpy.concatenate` 函数，该函数将返回一个新的连接数组。例如，下面是一个连接两个 NumPy 数组的示例代码：

import numpy as np

# 两个示例数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 连接两个数组
c = np.concatenate((a, b))

print(c) # 输出 [1 2 3 4 5 6]

你可以根据你的需要修改代码来连接你的两个数组。