在numpy庫中，axis軸的問題比較重要，不同的值會得到不同的結果，為了便於理解，特此將自己的理解進行梳理

為了梳理axis,借助於sum函數進行！

a = np.arange(27).reshape((3,3,3))
print(a)
# [[[ 0  1  2]
#   [ 3  4  5]
#   [ 6  7  8]]
#
#  [[ 9 10 11]
#   [12 13 14]
#   [15 16 17]]
#
#  [[18 19 20]
#   [21 22 23]
#   [24 25 26]]]

b = np.sum(a, axis=0)
print(b)
# [[27 30 33]
 

#  [36 39 42]
#  [45 48 51]]

c = np.sum(a, axis=1)
print(c)
# [[ 9 12 15]
#  [36 39 42]
#  [63 66 69]]

c = np.sum(a, axis=2)
print(c)
# [[ 3 12 21]
#  [30 39 48]
#  [57 66 75]]

從該內容上總結

1 axis 的取值必須與 a.shape() 的值相對應，

numpy 中的axis軸問題