Numpy中高维axis的操作个人理解

Numpy中维数 numpy能够实现高维矩阵的运算，但是当维数超过3后，就能难理解根据某个轴进行运算的操作过程（太抽象了）。二维矩阵，就是有行和列，axis=0，对应是行，axis=1，对应是列，通过2个下标确定具体某个元素的位置，三维则需要三个下标确定某个元素的位置。 Numpy维度的直观理解 对应三维矩阵，那么里面的具体的元素是被三个[]所包围的，最外层[]对应于axis=0，即第一维，次外层

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