机器学习PAI这个全表统计的结果二维表，我如何写到output？

要将机器学习PAI的全表统计结果二维表写入到output，你可以使用SummarizerBatchOp操作符。首先，你需要创建一个SummarizerBatchOp实例，然后设置相关参数，如输入数据、输出路径等。最后，调用linkFrom方法将该操作符链接到其他操作符或数据源。

以下是一个示例代码：

from alink.operator import SummarizerBatchOp

# 创建SummarizerBatchOp实例
summarizer_batch_op = SummarizerBatchOp()

# 设置输入数据
summarizer_batch_op.setInput("input_data", input_data)

# 设置输出路径
summarizer_batch_op.setOutput("output_path", "hdfs://localhost:9000/user/your_username/output")

# 设置其他参数（如果需要）
summarizer_batch_op.setParams({"param1": value1, "param2": value2})

# 将操作符链接到其他操作符或数据源
summarizer_batch_op.linkFrom(other_operator)

在这个示例中，input_data是你的全表统计结果二维表，output_path是你想要将结果写入的HDFS路径。你可以根据实际情况修改这些参数。

要将机器学习PAI全表统计的结果二维表写入output，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了机器学习PAI（也称为MaxCompute或ODPS）的开发环境。
2. 在你的代码中，使用适当的编程语言和库连接到机器学习PAI平台。具体的连接方式取决于你使用的编程语言和开发环境。
3. 执行你的全表统计查询，并将结果存储在一个二维表中。这可以通过编写适当的SQL查询语句来实现。例如，如果你要统计名为"my_table"的表中的数据，可以使用以下SQL查询语句：

   SELECT column1, column2, ...
   FROM my_table;
   

   这将返回一个包含指定列的结果集。
4. 将查询结果存储在合适的数据结构中，如一个二维数组或列表。具体的实现方式取决于你使用的编程语言和库。
5. 最后，将结果写入output。根据你的需求，可以选择将结果输出到文件、数据库或其他目标位置。具体的写入方式取决于你使用的编程语言和库。