你可以只传递一个包含你想要求和的轴的元组，而忽略你想要“求和”的轴：

>> a.sum(axis=(1,2))
array([ 6, 22, 38])

字符串

从numpy 1.7.1开始，这里有一个更简单的答案-你可以将一个元组传递给sum方法的“axis”参数，以在多个轴上求和。因此，除了给定的轴之外，对所有轴求和：

x.sum(tuple(j for j in xrange(x.ndim) if j!=i))

字符串

打两次电话给萨姆？

In [1]: a.sum(axis=1).sum(axis=1)
Out[1]: array([ 6, 22, 38])

字符串
当然，这样概括起来会有点尴尬，因为坐标轴“消失”了。你需要它是通用的吗？

def sum_along(a, axis=0):
    js = [axis] + [i for i in range(len(a.shape)) if i != axis]
    a = a.transpose(js)
    while len(a.shape) > 1: a = a.sum(axis=1)
    return a

型

def sum_along_axis(a, axis=None):
    """Equivalent to [x.sum() for x in a.swapaxes(0,axis)]"""
    if axis is None:
        return a.sum()
    return np.fromiter((x.sum() for x in a.swapaxes(0,axis)), dtype=a.dtype)

字符串

np.apply_over_axes(sum, a, [1,2]).ravel()

字符串