【实验2】生成一个包含1000个在20~40内的随机整数数组X。 （1）统计X中每个元素出现的次数； （2）对数组X进行简单统计分析； （3）去掉X中重复元素，并对剩下元素进行降序排列。

【实验2】首先，我们将使用Python语言的numpy库来创建这个包含1000个随机整数的数组：

import numpy as np

# 创建一个包含1000个在20到40之间随机整数的数组
X = np.random.randint(20, 41, size=1000)

接下来进行各项操作：

（1）统计每个元素出现的次数，可以使用`np.unique`函数获取唯一值并计算其频数：

unique_elements, counts = np.unique(X, return_counts=True)
frequency_distribution = dict(zip(unique_elements, counts))

（2）对于数组X的简单统计分析，我们可以得到一些基本的描述性统计量：

mean = np.mean(X)
median = np.median(X)
std_dev = np.std(X)

print("平均值:", mean)
print("中位数:", median)
print("标准差:", std_dev)

（3）要去掉重复元素并按降序排列，先去重然后排序：

no_duplicates = np.sort(np.unique(X))

完整代码示例：

import numpy as np

# ... (上述代码)

# 去除重复并降序排列
sorted_unique = no_duplicates[np.argsort(-no_duplicates)]

print("去重后并降序排列后的数组:", sorted_unique)