在numpy库中，axis轴的问题比较重要，不同的值会得到不同的结果，为了便于理解，特此将自己的理解进行梳理
为了梳理axis,借助于sum函数进行！
a = np.arange(27).reshape((3,3,3)) print(a) # [[[ 0 1 2] # [ 3 4 5] # [ 6 7 8]] # # [[ 9 10 11] # [12 13 14] # [15 16 17]] # # [[18 19 20] # [21 22 23] # [24 25 26]]] b = np.sum(a, axis=0) print(b) # [[27 30 33] # [36 39 42] # [45 48 51]] c = np.sum(a, axis=1) print(c) # [[ 9 12 15] # [36 39 42] # [63 66 69]] c = np.sum(a, axis=2) print(c) # [[ 3 12 21] # [30 39 48] # [57 66 75]]
从该内容上总结
1 axis 的取值必须与 a.shape() 的值相对应，
原文：https://www.cnblogs.com/gengyi/p/9311335.html