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。

怎么计数二维数组某一列的每个元素个数Python

在Python中，你可以使用pandas库来方便地计算二维数组（有时也称为DataFrame的数据结构）中某一列的元素个数。Pandas提供了一种简单的方式来处理表格数据，并且有内置函数可以统计每一列的独特值数量。

下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个二维列表 (list of lists)
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 4, 9]]

# 将它转换成pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 计算某一列（例如第二列，索引从0开始）的元素个数
count = df.iloc[:, 1].nunique()

print("列2的唯一元素个数:", count)

在这个例子中，`df.iloc[:, 1]`选择了第二列，然后`.nunique()`计算了该列的不同元素数量。

如果你想要直接对一个嵌套列表操作而不引入pandas，也可以使用numpy的`array_unique`和`shape`属性：

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 4, 9]]
column_values = [item for sublist in nested_list for item in sublist]
unique_counts = len(np.unique(column_values))

print("列的唯一元素个数:", unique_counts)

这里首先扁平化了二维列表，然后计算唯一值的数量。