这篇文章介绍了Python中计算数组数据量的三类核心方法，对比了原生列表、NumPy数组、Pandas Series等不同类型数组的统计逻辑与适用场景，覆盖多维数组拆解统计、去重后有效数据量计算、性能优化与边界场景处理等内容，植入了PingCode在研发项目中的自动化应用实践，并引用Stack Overflow与Gartner的权威报告验证相关结论，最后总结现有方案并预测未来智能校验的发展趋势。

这篇文章详细介绍了Python中计算二维数组个数的三类核心场景及对应实现路径，包含基础内置函数调用、第三方库性能优化方案以及不规则嵌套数组的高级处理策略，结合权威行业调研数据验证主流工具的使用率，并在研发项目管理场景中自然融入PingCode作为协作工具示例，最后总结当前方案优势并预测AI辅助代码生成的未来发展趋势。