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最近在入门图像识别，天然也会用到深度学习框架，也接触到了一个新的数据结构——tensor(张量)。除此之外，也有一些很罕用的数据结构，比方 DataFrame、Series、array 等，这篇文章次要对这几种数据结构的创立及互相转换做一个小总结。
创立办法
DataFrame
这里就不在独自贴出每种数据结构的示例图，只是简略形容一下各个数据结构的特点。DataFrame 相似于一个二维矩阵，但它的行列都有对应的索引。
DataFrame 创立办法很多，这里给出比拟罕用的三种办法：
1、通过字典创立
2、通过元组创立
原理与通过字典创立统一，但须要留神行、列索引须要本人指定。
3、randn 随机生成
np.random.randn(m,n) 是生成一个 $m\times n$ 规格的矩阵，行列索引须要本人指定。
Series
Series 能够当成 DataFrame 中一个元素，一列索引对应一列值。
1、通过字典创立
2、通过列表创立
3、通过 arange 创立
array
tensor
这里 Tensor 是类，tensor 和 as_tensor 则是办法，第一种生成的是浮点型，后两种生成数据的类型和传入数据类型统一，也就是说传入整型生成整型，传入浮点型生成浮点型。
转化
DataFrame 拆解 Series
索引出的单行或者单列的数据类型为 Series。
DataFrame 转 array
1、间接获取 values
2、通过 numpy 转换
Series 转 DataFrame
1、合成
2、to_frame()
Series 转 array
办法同 DataFrame 转 array。
array 转 DataFrame
array 转 Series
array 转 tensor
tensor 转 array
下面这些创立及转化的办法只是一部分，也算是比拟罕用的一些，除此之外比方还能够通过列表作为两头介质进行转换等等，这里就不在过多介绍啦。
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