Python 神秘轴0和1方向

在遵循numpy一章中的“Python for data analysis”之后，遇到这样一个示例

#+BEGIN_SRC ipython :session my :export both :results output
arr = np.random.randn(5, 4)
print(arr)
#+END_SRC
#+RESULTS:
: [[-1.20142965 -0.65152972  2.04732169 -2.27351496]
:  [ 1.0054648  -1.75728785  0.00923428 -0.65533187]
:  [-2.1108598  -0.92347845  0.46443361 -0.48219059]
:  [ 0.77617699  0.40242098  1.09411003 -0.6431827 ]
:  [-0.59485821  1.22890193 -0.7498006   0.93518233]]

它说

mean和sum等函数采用可选轴参数，该参数计算给定轴上的统计信息，从而生成一个维度更少的数组：

然后这本书解释说

这里，arr.mean（1）表示“计算各列的平均值”，其中arr.sum（0）表示“计算各行的总和”

我想麦金尼先生用相反的方式做了一个完美的解释

arr.sum（0）表示计算跨列的行
arr.mean（1）表示在列或垂直方向上向下表示行

---

我的理解有问题吗？

沿某个轴做意味着沿该轴减小过大尺寸。 因此：

第一个沿轴=0减少外一个，或者如你们所说的“垂直”，并返回[1+4，2+5，3+6]

---

第二个是沿着每一行[1+2+3，4+5+6]重复出现的[p>我认为“跨越”这个词太模糊了，不太清楚，因为可以用两种方式来理解它。当使用2d数组时，这些对

轴的解释可能会令人困惑。在轴为0的一维阵列或仅减少3个轴中的一个轴的三维阵列中，更容易描绘发生的情况。有时，添加
keepdims=True
参数会有所帮助。1d数组是轴=0还是轴=1？默认情况下，应垂直查看阵列还是水平查看阵列@hpauljA 1d阵列只有一个轴。该轴上的平均值或总和将数组减少为标量（可以认为是0d数组）。ok lol这取决于如何查看矩阵，行通常是水平的：：“arr.sum（0）表示计算垂直方向跨列的行arr.Mean（1）表示水平方向沿行”查看矩阵的显示，我认为答案证明它是错误的。是的，这本书中的内容是错误的，但有时在旧文献中，尤其是在旧文献中，您可以看到行和列交换
#+BEGIN_SRC ipython :session my :export both :results output
print(arr.mean(axis=1))
print(arr.sum(axis=0))
#+END_SRC
#+RESULTS:
: [-0.51978816 -0.34948016 -0.76302381  0.40738132  0.20485636]
: [-2.12550586 -1.70097313  2.86529902 -3.11903779]

import numpy as np



arr = np.array([[1,2,3] , 
                [4,5,6]])


print(arr.sum(axis = 0))

print(arr.sum(axis = 1))