在Python中，我们经常会使用数组（array）这个数据结构，而对数组进行求和（sum）操作也是比较常见的需求。在使用Python中的numpy库时，我们可以使用array.sum(axis=?)函数来实现数组的求和操作。本文将从多个角度来介绍这个函数的用法。
1. axis参数的含义
在使用array.sum(axis=?)函数时，我们需要传入一个axis参数，用来指定数组求和时应该沿着哪个轴进行。在numpy中，数组的每个轴都有一个编号，从0开始。例如，对于一个二维数组arr，第0轴就是行轴，第1轴就是列轴。因此，当axis=0时，就表示沿着行轴进行求和；当axis=1时，就表示沿着列轴进行求和。如果数组的维度更高，那么就需要更多的axis参数来指定沿着哪个轴进行求和。
2. 沿着行或列求和
首先，我们来看一个简单的例子：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(arr.sum(axis=0))
print(arr.sum(axis=1))
```
输出结果为：
```
[ 9 12]
[ 3 7 11]
```
在这个例子中，我们创建了一个二维数组arr，并对其进行了求和操作。第一个sum函数的axis参数为0，表示沿着行轴进行求和。因此，输出的结果为[9, 12]，分别表示第0列和第1列的元素之和。第二个sum函数的axis参数为1，表示沿着列轴进行求和。因此，输出的结果为[3, 7, 11]，分别表示第0行、第1行和第2行的元素之和。
3. 沿着更高维度的轴求和
当数组的维度更高时，我们也可以使用sum函数来沿着更高维度的轴进行求和。例如，对于一个三维数组，我们可以使用以下代码来沿着第0轴进行求和：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr.sum(axis=0))
```
输出结果为：
```
[[ 6 8]
[10 12]]
```
在这个例子中，我们创建了一个三维数组arr，并对其进行了求和操作。第一个sum函数的axis参数为0，表示沿着第0轴进行求和。因此，输出的结果为一个二维数组，第0行和第1行分别表示第1个和第2个二维数组的对应位置元素之和。例如，第0行的[6, 8]就分别是第1个二维数组的第0列和第1列元素之和，以及第2个二维数组的第0列和第1列元素之和。
4. 对不同类型的数组进行求和
除了对普通的二维或三维数组进行求和外，我们还可以对其他类型的数组进行求和。例如，对于一个带有NaN（Not a Number）的数组，我们可以使用以下代码来求和：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, np.nan], [5, 6]])
print(np.nansum(arr, axis=0))
print(np.nansum(arr, axis=1))
```
输出结果为：
```
[ 9. 8.]
[ 3. 3. 11.]
```
在这个例子中，我们创建了一个二维数组arr，并在第2行第2列的位置上填入了NaN。如果使用sum函数来求和，那么会输出一个NaN值，因为NaN与任何数相加都是NaN。但是，如果使用nansum函数来求和，那么可以忽略NaN的影响，得到正确的结果。
5. 总结
本文介绍了在Python中使用numpy库的array.sum(axis=?)函数来进行数组求和的操作。我们从axis参数的含义、沿着行或列求和、沿着更高维度的轴求和以及对不同类型的数组进行求和等多个角度进行了分析和示例。通过本文的介绍，读者可以更好地掌握这个函数的用法，并在实际的编程中更加灵活地使用它。
