numpy二维数组统计元素次数
## 1. 什么是numpy二维数组？
numpy二维数组是具有两个维度的数组，可以理解为由行和列构成的表格。每个元素在表格中都有一个对应的位置，可以通过行索引和列索引来访问。numpy提供了丰富的函数和方法来处理和操作这些二维数组。
## 2. 创建numpy二维数组
要创建一个numpy二维数组，可以使用`numpy.array()`函数，并传入一个嵌套的列表或元组作为参数。每个内层列表或元组对应数组的一行，而外层列表或元组则对应数组的各行。
下面是一个示例，创建一个3行4列的numpy二维数组：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
print(arr)
```
输出结果如下：
```
array([[ 1,  2,  3,  4],
      [ 5,  6,  7,  8],
      [ 9, 10, 11, 12]])
```
## 3. 统计元素次数
numpy提供了多种方法来统计二维数组中各个元素的次数，下面介绍其中的几种常用方法。
### 3.1 使用`numpy.unique()`函数
`numpy.unique()`函数用于获取数组中的唯一元素，并返回一个有序的数组。可以通过设置参数`return_counts=True`来返回每个唯一元素的出现次数。
下面是一个示例，使用`numpy.unique()`函数统计数组中各个元素的次数：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 1, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 4, 4], [5, 5, 6, 7, 7]])
unique_elements, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
for element, count in zip(unique_elements, counts):
    print(f"元素 {element} 出现次数为 {count}")
```
输出结果如下：
```
元素 1 出现次数为 2
元素 2 出现次数为 3
元素 3 出现次数为 3
元素 4 出现次数为 2
元素 5 出现次数为 2
元素 6 出现次数为 1
元素 7 出现次数为 2
```
### 3.2 使用`numpy.bincount()`函数
`numpy.bincount()`函数用于统计非负整数数组中各个元素的次数。该函数将数组中的元素作为索引，统计每个元素出现的次数，并返回一个长度为数组中最大元素值加1的数组。
下面是一个示例，使用`numpy.bincount()`函数统计数组中各个元素的次数：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 1, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 4, 4], [5, 5, 6, 7, 7]])
counts = np.bincount(arr.flatten())
for i, count in enumerate(counts):
    if count > 0:
        print(f"元素 {i} 出现次数为 {count}")
```
输出结果如下：
```
元素 1 出现次数为 2
元素 2 出现次数为 3
元素 3 出现次数为 3
元素 4 出现次数为 2
元素 5 出现次数为 2
元素 6 出现次数为 1
元素 7 出现次数为 2二维数组下标怎么理解
```
### 3.3 使用`numpy.histogram()`函数
`numpy.histogram()`函数用于统计数组中各个元素的频次分布。该函数将数组中的元素按照给定的区间划分为多个区间，并统计每个区间中元素的个数。
下面是一个示例，使用`numpy.histogram()`函数统计数组中各个元素的次数：

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