stock.to_numpy()

在Python中，Pandas库提供了一个`DataFrame`类，用于表示和操作基于标签的、大小可变的表格数据结构，其中每列可以是不同的数据类型（例如，数字、字符串、布尔值等）。

`to_numpy()`是Pandas中的一个函数，用于将`DataFrame`对象转换为NumPy数组（即`ndarray`对象）。这个函数将返回一个包含DataFrame数据的二维数组，其中每行表示一个DataFrame中的观测值，每列表示一个DataFrame中的变量。

对于`DataFrame`类的一个实例`stock`，调用`stock.to_numpy()`将返回一个NumPy数组，其中包含该DataFrame对象中的所有数据。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'salary': [50000, 60000, 70000]}
stock = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame对象转换为NumPy数组
stock_array = stock.to_numpy()

print(stock_array)

这将输出以下内容：

array([['Alice', 25, 50000],
       ['Bob', 30, 60000],
       ['Charlie', 35, 70000]], dtype=object)

这是一个二维数组，其中每行表示一个观测值，每列表示一个变量（即，姓名、年龄和薪水）。注意，由于每列可以是不同的数据类型，因此NumPy数组的数据类型被设置为`object`。