从数据库访问与时间戳对应的值返回的是一个Series，而不是一个单一的numpy.float64值。

要从数据库访问与时间戳对应的值返回一个Series，而不是一个单一的numpy.float64值，可以使用pandas库来处理。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设数据库返回的数据是一个numpy数组
database_data = np.array([1.2, 3.4, 5.6, 7.8])
timestamps = pd.date_range('2022-01-01', periods=len(database_data), freq='D')

# 创建一个Series对象，将时间戳作为索引，数据库数据作为值
series_data = pd.Series(database_data, index=timestamps)

print(series_data)

这将输出一个Series对象，其中包含时间戳对应的值：

2022-01-01    1.2
2022-01-02    3.4
2022-01-03    5.6
2022-01-04    7.8
Freq: D, dtype: float64

通过这种方式，您可以将从数据库获取的数据与时间戳对应，并使用Series对象进行进一步的分析和处理。