怎么将test_data = pd.read_csv('test.csv',encoding='gbk')中导入的多组数据都转换为unmpy数组

要将 Pandas DataFrame 中的多组数据转换为 Numpy 数组，您可以使用 DataFrame 的 `values` 属性，该属性返回一个二维 Numpy 数组，其中每行表示一个样本，每列表示一个特征。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取测试数据
test_data = pd.read_csv('test.csv', encoding='gbk')

# 将 DataFrame 转换为 Numpy 数组
X_test = test_data.values

# 使用模型对测试数据进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

在上面的示例中，我们使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取了测试数据，并将其存储在 `test_data` 变量中。然后，我们使用 DataFrame 的 `values` 属性，将 `test_data` 转换为一个二维 Numpy 数组 `X_test`。最后，我们使用 `clf` 模型对 `X_test` 进行预测，并将结果存储在 `y_pred` 变量中。

如果您的数据中包含标签列，您可以使用 Numpy 的切片操作（`:`）选择除标签列以外的所有列。例如，如果您的标签列名为 `label`，则可以使用以下代码选择除 `label` 列以外的所有列：

# 选择除标签列以外的所有列
X_test = test_data.loc[:, test_data.columns != 'label'].values

这将使用 Pandas 的 `loc[]` 方法选择除 `label` 列以外的所有列，并使用 `values` 属性将其转换为 Numpy 数组。