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 len() 值相对应，当axis的值超过时会报错，比如该段代码中如果axis = 3 ，则会报错。

2 - a.shape() 的值是从外向里算的；也即，

     第一个方括号 [ ] 中的 子方括号 [ ] 个数，子方括号中有 3 个，计为 3 ；axis = 0  降其子维，运算子括号 [ ] 内容

     

 

     每个子方括 [ ] 中均有 3 个子方括 [ ] ，计为 3 ；axis = 1 降其子维，运算其子括号 [ ] 内容， 

     

     每个子方括 [ ] 中有 3 个元素，计为 3 ； axis = 2 降其子维，其括号内进行运算

      

3 - 每计算求和一次，要降一维。消灭子维。