NumPy 提供了多种聚合操作方法，用于对数组中的数据进行统计和计算。下面将对这些方法逐一进行讲解，并通过示例代码帮助你更好地理解它们的使用。

一、sum - 计算数组元素总和

功能描述：
计算数组中所有元素的总和。可以指定轴进行按行或按列求和。

参数说明：

• axis：指定计算的轴。axis=0 表示按列求和，axis=1 表示按行求和。默认为 None，计算整个数组的总和。
• keepdims：是否保持维度。默认为 False，如果不保持维度，结果会降维；如果设置为 True，结果将保持与原数组相同的维度。

示例：

import numpy as np

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

# 计算整个数组的总和
total_sum = np.sum(arr)
print("整个数组的总和：", total_sum)  # 输出：45

# 按列求和
sum_axis_0 = np.sum(arr, axis=0)
print("按列求和结果：", sum_axis_0)  # 输出：[12 15 18]

# 按行求和
sum_axis_1 = np.sum(arr, axis=1)
print("按行求和结果：", sum_axis_1)  # 输出：[ 6 15 24]

二、mean - 计算数组元素平均值

功能描述：
计算数组中所有元素的平均值。同样可以指定轴进行按行或按列计算平均值。

参数说明：

• axis：指定计算的轴。axis=0 表示按列计算平均值，axis=1 表示按行计算平均值。默认为 None，计算整个数组的平均值。
• keepdims：是否保持维度。默认为 False，如果不保持维度，结果会降维；如果设置为 True，结果将保持与原数组相同的维度。

示例：

# 计算整个数组的平均值
mean_total = np.mean(arr)
print("整个数组的平均值：", mean_total)  # 输出：5.0

# 按列计算平均值
mean_axis_0 = np.mean(arr, axis=0)
print("按列计算平均值结果：", mean_axis_0)  # 输出：[4. 5. 6.]

# 按行计算平均值
mean_axis_1 = np.mean(arr, axis=1)
print("按行计算平均值结果：", mean_axis_1)  # 输出：[2. 5. 8.]

三、