df.to_numpy返回列表的numpy数组，而不是统一的numpy数组

df.to_numpy返回的是pandas DataFrame对象中的数据，转换为一个NumPy数组。NumPy是一个开源的Python科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。NumPy数组是一个固定大小的数组，可以存储相同类型的元素。

使用df.to_numpy可以将DataFrame对象中的数据转换为NumPy数组，这样可以方便地进行各种数值计算和科学计算操作。与DataFrame相比，NumPy数组在处理大规模数据时具有更高的效率和更低的内存消耗。

优势：

1. 高性能：NumPy数组使用C语言编写，底层操作效率高，能够快速处理大规模数据。
2. 多维数组：NumPy数组可以表示多维数据，方便进行矩阵运算和向量化操作。
3. 数学函数库：NumPy提供了丰富的数学函数库，包括线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。
4. 广泛应用：NumPy广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。

应用场景：

1. 数据分析和处理：NumPy数组提供了丰富的数据处理和分析功能，可以进行数据清洗、转换、筛选、聚合等操作。
2. 科学计算：NumPy数组支持各种数学运算和科学计算操作，包括线性代数、傅里叶变换、数值积分等。
3. 机器学习：NumPy数组是机器学习算法的常用数据结构，可以存储和处理训练数据和特征向量。
4. 图像和信号处理：NumPy数组可以表示图像和信号数据，方便进行图像处理、滤波、压缩等操作。

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