return np.bincount(n * a[k].astype(int) + b[k], minlength=n ** 2).reshape(n, n)

这段代码是一个基于 numpy 的实现，用于计算一个二维矩阵的直方图。具体来说，对于一个 n × n 的矩阵，它的每个元素都可以看作是一个数字，将这些数字按照出现频率统计到一个 n² × 1 的向量中，再将这个向量按照 n × n 的形式重塑成一个矩阵。其中，a 和 b 是两个长度相同的一维数组，用于表示矩阵中每个元素的值。函数的返回值即为统计结果。

具体而言，这段代码的实现方法是将每个元素的值映射到一个一维数组中，映射的规则是将矩阵中第 i 行第 j 列的元素映射到数组中的第 i * n + j 个位置。这样，每个元素都可以唯一地对应到数组中的一个位置。然后，对于数组中的每个位置，统计其出现的次数，得到一个长度为 n² 的向量。最后，将这个向量重塑成 n × n 的矩阵即可。

需要注意的是，这段代码在实现的过程中，使用了 numpy 中的 bincount 函数，它可以快速地对一个整数数组中每个元素出现的次数进行统计，并返回一个长度为 m 的向量，其中第 i 个元素表示数字 i 在数组中出现的次数。如果输入参数 minlength 不为空，则表示输出向量的长度至少为 minlength。因此，在这段代码中，为了保证输出向量的长度为 n²，需要将 minlength 设置为 n²。