numpy 数组中的 axis 是如何索引的？

根据定义，维度的轴号是该维度在数组的shape.它也是在索引期间用于访问该维度的位置。

例如，如果二维数组的a形状为 (5,6)，那么最多可以访问a[4,5].因此，轴 0 是第一维（“行”），轴 1 是第二维（“列”）。在更高的维度中，“行”和“列”不再真正有意义，请尝试根据所涉及的形状和索引来考虑轴。

.sum(axis=n)例如，n如果您这样做，则维度将被折叠并删除，新矩阵中的每个值都等于相应折叠值的总和。例如，如果b具有 shape (5,6,7,8)，并且您具有c = b.sum(axis=2)，则轴 2（大小为 7 的维度）将折叠，并且结果具有 shape (5,6,8)。此外，c[x,y,z]等于所有元素的总和b[x,y,:,z]。