pd.DataFrame({'name':np.array(name), 'psnr':np.array(psnr), 'ssim':np.array(ssim)}).to_csv(out_dir+'/metrics.csv', index=True)

这段代码使用了 Pandas 库中的 DataFrame 类来创建一个包含三列数据的表格，分别是 `name`、`psnr` 和 `ssim`。其中，`name` 是一个名字数组，`psnr` 和 `ssim` 分别是包含 PSNR 和 SSIM 值的数组。然后使用 `to_csv` 方法将 DataFrame 对象保存成一个 CSV 文件，其中 `index=True` 表示将行索引也保存到 CSV 文件中。最后的保存路径是 `out_dir/metrics.csv`。

相关问题

将pd.DataFrame转为np.array

可以使用`values`属性将一个Pandas DataFrame转换为NumPy数组。例如，假设你有一个DataFrame `df`，你可以通过以下方式将其转换为NumPy数组：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将DataFrame转换为NumPy数组
arr = df.values

# 打印NumPy数组
print(arr)

输出：

array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

在这个例子中，`arr`是一个NumPy数组，包含DataFrame `df`的所有值。注意，NumPy数组不包含列名或行索引等信息，只包含数值数据。

target = pd.DataFrame() target = np.array(rdp)

这段代码看起来像是在将一个名为rdp的列表转换为Numpy数组，并将其存储在名为target的DataFrame中。但是，代码中的第一行似乎是多余的，因为它创建了一个空的DataFrame，但是它没有被使用或被赋值给其他变量。因此，建议将代码修改为以下形式：

import pandas as pd
import numpy as np

rdp = [1, 2, 3, 4, 5]
target = np.array(rdp)

这将创建一个名为rdp的列表，其中包含五个整数，然后将其转换为Numpy数组，并将其存储在名为target的变量中。