python 中 np.sum()函数 通俗易懂理解！

这一篇博客保证是我写的最清楚，最容易理解的博客！！

     众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。

1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：

假设我生成一个numpy数组a，如下

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[[1,2,3,2],[1,2,3,1],[2,3,4,1]],[[1,0,2,0],[2,1,2,0],[2,1,1,1]]])
>>> a
array([[[1, 2, 3, 2],
        [1, 2, 3, 1],
        [2, 3, 4, 1]],

       [[1, 0, 2, 0],
        [2, 1, 2, 0],
        [2, 1, 1, 1]]])
>>> 

这是一个拥有两维的数组，每一维又拥有三个数组，这个数组里面拥有四个元素。如果我们要将这个a数组中的第一个元素1定位出来，则我们会输入a[0][0][0]。好，这个axis的取值就是这个精确定位某个元素需要经过多少数组的长度，在这里是3，，所以axis的取值有0，1，2。如果一个数组精确到某个元素需要a[n0][n1][n2][...][n]，则axis的取值就是n。定位 到这里，axis的参数的取值就解释完成了。

2 理解参数axis取值对sum结果的影响：

前面说了axis的取值（以数组a为例），axis=0，1，2。在这里，精确定位到某个元素可以用a[n0][n1][n2]表示。n0的取值是0，1（数组两维），代表第一个索引；n1的取值是0，1，2（每一维数组拥有3个子数组），代表第二个索引；n2的取值是0，1，2，3（每个子数组有4个元素），代表第三个索引，这几个取值在后面会用到。

        2.1 axis = 0的时候：

     axis=0，对应n0已经确定下来，即n0取值定为0，1。所以sum每个元素的求和公式是sum = a[0][n1][n2]+a[1][n1][n2]。接下来确定sum的行数和列数，n1的取值是0，1，2，为3个数，代表行数，n2的取值是0，1，2，3，为4个数，代表列数，所以sum为3*4的数组。

      如何求sum的各个元素呢，sum = a[0][n1][n2]+a[1][n1][n2]这个公式又如何理解呢？如下。我们可以做一个表格：注意颜色

n2=0

n2=1

&nb