📚Numpy np.sum()理解✨

在Python中，Numpy是一个强大的数值计算库，而`np.sum()`是其中非常实用的一个函数。今天就来聊聊如何用它处理三维数组！👀

假设你有一个三维数组`arr`，形状为`(2, 3, 4)`，它就像一个立方体，包含多个小格子。那么，`np.sum()`可以帮你快速计算所有元素的总和，或者按照指定轴进行部分求和。🧐

比如：

- `np.sum(arr)`：直接计算整个数组所有元素的总和。

- `np.sum(arr, axis=0)`：沿着第0轴（即深度方向）对每个位置求和，结果会变成一个二维数组。

- `np.sum(arr, axis=1)`：沿着第1轴（即高度方向）求和，得到的结果也会是二维数组。

简单来说，`axis`参数决定了从哪个方向开始“累加”。💡

举个栗子：

```python

import numpy as np

arr = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)

print(np.sum(arr)) 输出所有元素的总和

print(np.sum(arr, axis=0)) 按深度方向求和

```

掌握`np.sum()`，处理复杂数据时效率up！💪 无论是数据分析还是机器学习，它都是你的得力助手！🌟