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根据粗浅的十几天的学习，个人感觉对python中的各种数据类型一头的问号，通过几天的梳理和理解，下面为个人浅见。

在进入python基础学习的时候，我们开始学习的数据类型就是序列，里面存在可变序列和不可变序列。有序序列和无序序列。

后我们开始接触python清洗课程，在课程中我们接触到了python清洗第一个包numpy，numpy中对应的数据类型就是ndarray了，此时不禁会问，这个ndarray和序列到底有什么区别和联系呢。

首先基于数据维度相同时，ndarray是n维数组的意思，该对象是一个快速而灵活的大数据集容器，其中所有元素必须是相同类型的。这样区别应该就显而易见了，我们的序列中的数据类型是不必统一的一个容器。

另外值得让人注意的一个特殊数据类型就是matrix，也就是矩阵，矩阵真的是一个神奇的存在。

矩阵，一个2维数组，其运算方式支持数组之间的乘积，此算法并不像二维的ndarray计算方式，二维ndarray之间的加减乘除，是数据元素上的算法，矩阵是以矩阵为整体的一种运算。

后来在我们接触了pandas库后，我们又接触了几个类型Series，DataFrame

针对Series和DataFrame，我们对其从本质上的划分就是维度，Series为一维数组，DataFrame为多维。

此时，同样让人迷糊，那dataframe和ndarray此时又有什么区别呢？

区别就在于dataframe中有了标签的概念，ndarray是没有的。

同样的dataframe中一个序列中的数据类型并不是完全一样的，这样就早就了object这种数据类型。

以上就是目前接触的集中数据类型的一点浅显区分，顺带的，如下为集中数据中的一点点转换，如过需要查看更多，可以refer to 我之前的关于数据之间转换的帖子，有详解哦。

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