python中关于axis容易混淆的理解

问题的引出 在使用numpy中的np.mean(axis = 1)的时候，计算结果是按照行计算的平均值，如下图所示： 在使用pandas中的pd.drop(axis = 1)时，丢弃的是某一列的值，如下图所示： 同样是axis为1，为什么操作不一样？ 问题的理解 以前学习到这里似乎是强行记忆的，axis为0的时候是按照列来进行计算，axis为1是按照行来计算，直到出现上述矛盾。 其实并不能这样理解

>>阅读原文<<