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原文：
一、官网的定义：
https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html
In NumPy dimensions are called axes.
For example, the coordinates of a point in 3D space [1, 2, 1] has one axis. That axis has 3 elements in it, so we say it has a length of 3. In the example pictured below, the array has 2 axes. The first axis has a length of 2, the second axis has a length of 3.
[[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]]
其实，可以这么理解。维度（dimension) D和数组A，D[axis]和A[i] 。是不是大概懂了，axis对应第几维度，与数组的下标的作用差不多。但是axis有点区别的。既然axis是下标那么就有范围：
[-维度，维度），如上例子axis的取值范围 [-2,2），记住不包括2。
维度与axis的对应关系：axis是从最外层的 [] 数起来的，如上的例子，axis=0：第二维，axis=1：第一维。
二、验证：
我要评论1 # 产生24个[0,50)的随机整数，维度为3
2 x = np.random.RandomState(5).randint(50, size=[2, 3, 4])
3 print(x.ndim, x.shape, x.size)
4 print("x:\n", x)
选一个能够使用到axis的函数：这里选用numpy.amax()（选出最大的元素）,https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.amax.html#numpy.amax
为了方便理解，先从最内层开始
1 print("x[0][0]:\n", x[0][0])
2 print("axis=2: \n", np.amax(x, 2))
print("x[0]:\n", x[0])
print("axis=1: \n", np.amax(x, 1))
1 print("x:\n", x)
2 print("axis=0: \n", np.amax(x, 0))
很显然，从axis=2，axis=1都挺好理解，但是axis=0就有点困惑了，而且这个仅仅是三维而已，那么四维、五维呢。
但是其实仔细观察axis=2的第一个数字54是怎么来的呢？是从x[0][0][0]—x[0][0][4]比较而得。因此一共有3*4个。
同理axis=1时，比较的就是：x[0][0][0]—x[0][3][0]，共3*5个
同理axis=2时，比较的是：x[0][0][0]—x[2][0][0]，共4*5个
现在，是不是就对不同的axis的输出的形状或者说排列有一定的了解了？而且是不是体会到axis的作用了？我可是烦死那么多方括号了！！
三、总结
最直观的：函数所选的axis的值，就表明 x[][][] 的第几个方块号，从0开始，代表第一个[ ]，即x[ ] [ ] [ ]
不足或者错误之处，欢迎指正！
1 import numpy as np
2
3 # 产生60个[0,60)的随机整数，维度为3
4 x = np.random.RandomState(5).randint(60, size=[3, 4, 5])
5 print(x.ndim, x.shape, x.size)
6 print("x:\n", x)
7 print("x[0][0]:\n", x[0][0])
8 print("axis=2: \n", np.amax(x, 2))
9
10 print("x[0]:\n", x[0])
11 print("axis=1: \n", np.amax(x, 1))
12
13 print("x:\n", x)
14 print("axis=0: \n", np.amax(x, 0))
15 print("\n", np.amin(x, 0))
16 for i in range(4):
17 print(x[0][i][1])
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