根据代码中运行的结果来看，主要由以下几种:

1. sum()：将array中每个元素相加的结果

2. axis对应的是维度的相加。

比如：

1、axis=0时，对饮搞得是第一个维度元素的相加，

[[0,1,2,3],[4,5,6,7]]和[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]对应元素相加[[0+4,1+2,2+3,3+4],[4+5,5+6,7+7,7+8]]=[[1,3,5,7],[9,11,14,16]]

2、axis=1时, 对应的是第二个维度元素相加，这时候保留第一个维度的结构(第一个维度元素的个数)，

第一个维度元素的个数为2。分别是

[[0,1,2,3],[4,5,6,7]]和[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]

结构不变，继续向下拆分，可得

（1）[0,1,2,3]和[4,5,6,7], 对应元素相加, 合并到一个数组中, [4,6,8,10]

（2）[1,2,3,4]和[5,6,7,8], 对应元素相加, 合并到一个数组中, ,6,8,10,12]

3、当axis=2时, 因为元素一共是三维，这就到了最后一个维度，将最小单位的数组元素相加即可。

[0+1+2+3,4+5+6+7],[[1+2+3+4],[5+6+7+8]]=[[6,22],[10,26]]

python代码：

import numpy as npdata=np.array([[[0,1,2,3],[4,5,6,7]],[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]])sum=data.sum()sum0=data.sum(axis=0)sum1=data.sum(axis=1)sum2=data.sum(axis=2)print "sum: ",sumprint "axis=0: ",sum0print "axis=1: ",sum1print "axis=2: ",sum2

结果：

以上这篇对python中array.sum(axis=?)的用法介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。