python根据一个二维数组的第一列数据统计不同元素出现的次数

可以使用Python的collections模块中的defaultdict类来实现，具体代码如下：

from collections import defaultdict

arr = [[1, "A"], [2, "B"], [1, "C"], [3, "D"], [2, "E"], [1, "F"], [3, "G"]]
result = defaultdict(int)

for i in arr:
    result[i[0]] += 1

print(result)

其中，arr表示二维数组，result表示统计结果的字典。代码的逻辑是遍历二维数组，对于每个元素，将其第一列的元素作为字典的键，值初始化为0，并将其值加1。最后输出结果即可。

需要注意的是，使用defaultdict类可以省去判断某个键是否在字典中的步骤，因为如果字典中不存在该键，则会自动初始化为0。另外，默认情况下defaultdict类创建的字典是int类型，所以可以直接使用加法操作符来对值进行操作。如果需要创建其他类型的字典，可以在创建defaultdict对象时指定一个工厂函数来指定值的类型。

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python写根据一个二维数组的第一列数据统计不同元素出现的次数

可以使用Python的字典来实现，具体代码如下：

arr = [[1, "A"], [2, "B"], [1, "C"], [3, "D"], [2, "E"], [1, "F"], [3, "G"]]
result = {}

for i in arr:
    if i[0] not in result:
        result[i[0]] = {i[1]: 1}
    else:
        if i[1] not in result[i[0]]:
            result[i[0]][i[1]] = 1
        else:
            result[i[0]][i[1]] += 1

print(result)

其中，arr表示二维数组，result表示统计结果的字典。代码的逻辑是遍历二维数组，如果第一列的元素不在字典中，则添加该元素并将该元素的第二列作为键，值为1；如果第一列的元素在字典中，但是第二列的元素不在该元素对应的值的字典中，则添加该键，并将值初始化为1，否则将该键对应的值加1。最后输出结果即可。

Python计算一个一维数组（5个元素）和二维数组（1列3行）的和差积商

在Python中，我们可以先创建这两个数组，然后分别计算它们的和、差、积和商。这里是一个简单的例子：

# 一维数组 (5个元素)
vector_1d = [1, 2, 3, 4, 5]

# 二维数组 (1列3行)
matrix_2d = [[6], [7], [8]]

# 计算和
sum_vector_1d = sum(vector_1d)
sum_matrix_2d = sum(matrix_2d[0])  # 因为是1列，所以直接取第一行

# 差，假设我们想用2d数组的第一行减去1d数组
diff = [elem - matrix_2d[0][0] for elem in vector_1d]

# 积
product = 1
for row in matrix_2d:
    product *= row[0]

# 商，这里假设我们用1d数组除以2d数组的第一行
try:
    quotient = [elem / matrix_2d[0][0] for elem in vector_1d]
except ZeroDivisionError:
    quotient = [None] * len(vector_1d)  # 如果矩阵元素为0，无法计算商

# 输出结果
print(f"一维数组的和：{sum_vector_1d}")
print(f"二维数组的和：{sum_matrix_2d}")
print("一维数组与二维数组第一行的差：", diff)
print("一维数组与二维数组第一行的积：", product)
print("一维数组与二维数组第一行的商（如果可行）：", quotient)

请注意，上述代码会尝试对一维数组的每个元素与二维数组第一行的第一个元素做除法运算，如果二维数组的第一行元素为0，则会抛出`ZeroDivisionError`异常。