以下是关于“对Python中array.sum(axis=?)的用法介绍”的完整攻略。

背景

在Python中，使用numpy库中的array对象可以进行多维数组的操作。其中，array.sum()函数可以对数组进行求和操作。而axis参数则可以指定对哪个维度进行求和操作。本攻略将介绍array.sum(axis=?)的用法。

步骤

步一：创建数组

在介绍array.sum(axis=?)的用法之前，需要先创建一个数组。以下是示例代码：

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

在上面的示例代码中，我们使用numpy库创建了一个3×3的数组。

步二：使用array.sum()函数求和

在创建数组之后，可以使用array.sum()函数对数组进行求和操作。以下是示例代码：

import numpy np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对数组进行求和
sum_all = arr.sum()
print('sum_all:', sum_all)

在上面的示例代码中，我们使用array.sum()函数对数组进行求和操作，并将结果存储在变量sum_all中。

步三：使用axis参数指定维度

在使用array.sum()函数求和时，可以使用axis参数指定对哪个维度进行求和操作。以下是示例代码：

“`pythonimport numpy as np

创建数组

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

对数组进行求和

sum_axis_0 = arr.sum(axis=0)
sum_axis_1 = arr.sum(axis=1)

print(‘sum_axis_0:’, sum_axis_0)
print(‘sum_axis_1:’, sum_axis_1)

在上面的示例代码中，我们使用axis参数指定对第0维和第1维进行求和操作，并将结果存储在变量sum_axis_0和sum_axis_1中。

## 示例

是两个示例，分别演示了如何使用array.sum()函数和axis参数对数组进行求和操作。

### 示例一：对所有元素进行求和

```python
import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对数组进行求和
sum_all = arr.sum()

# 输出结果
print('sum_all:', sum_all)

在上面的示例代码中，我们对一个3×3的数组进行求和操作，并将结果存储在变量sum_all中。

示例二：对每一行进行求和

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对数组进行求和
sum_axis_1 = arr.sum(axis=1)

# 输出结果
print('sum_axis_1:', sum_axis_1)

在上面的示例代码中，我们使用axis参数指定对第维进行求和操作，并将结果存储在变量sum_axis_1中。

结论

综上所述，“对Python中array.sum(axis=?)的用法介绍”的攻略介绍了如何使用array.sum()函数对数组进行求和操作，并使用axis参数指定对哪个维度进行求和操作。同时，攻略还提供了两个示例代码，分别演示了对所有元素进行求和和对每一行进行求和的操作。读者可以根据需要选择适合的代码进行操作。