np n型和pnp型（np sum）

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1、c = ***.array([[[0, 1, 2,3],[4, 5, 6,7]],[[1, 2, 3,4],[5,6,7,8]]]print( ***.sum(axis=0))print( ***.sum(axis=1))print( ***.sum(axis=2)) 一个不是很简单，但是很好理解的方法是：你的输入矩阵的shape是(2,2,4)，那么当axis=0时，就是在第一个dimension上进行求和，最后得到的结果的shape就是去掉第一个dimension后的shape，也就是(2,4)。

2、具体的计算方法则是，对于c[i,j,k]，假设输出矩阵为s[j,k]，第一个dimension求和那么就是s[j,k]=∑i(c[i,j,k])如果axis=1，那么输出shape就是去掉第二个dim，也就是(2,4)，计算是 s[i,k]=sumj(c[i,j,k])如果axis=2，那么输出shape就是去掉第三个dim，也就是(2,2)，计算是 s[i,j]=sumk(c[i,j,k])在数据处理里面经常会碰到高维数据，通过二维矩阵去想它的计算方法就很难了，这个时候只要按axis对应的维度求和，其他维度的位置和形状不变，最后把shape去掉对应维度就能理解了。

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