💻 Python Numpy 中 `keepdims` 的含义 🎯

在使用 Python 的 NumPy 库时，你可能会遇到一个有趣且实用的参数——`keepdims`。简单来说，`keepdims` 是一个布尔值参数，通常出现在一些聚合函数（如 `sum()`、`mean()` 等）中。它的作用是保留维度！🧐

假设你有一个二维数组，并对其中的一行或一列求和，通常结果会变成一维数组。但如果设置了 `keepdims=True`，NumPy 会将结果的维度保持不变，只是将被操作的维度缩减为 1。这样做的好处显而易见：它能让数组的形状更加一致，方便后续与原数组进行运算。✨

例如：

```python

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

row_sum = arr.sum(axis=1, keepdims=True) [[3], [7]]

```

总结来说，`keepdims` 是一个贴心的小工具，尤其在处理矩阵运算时非常有用！💡 无论是机器学习还是数据分析，它都能帮你避免不少麻烦哦～🚀