1. 降维求和
      1. A = np.arange(20).reshape(5, 4)
      2. A=array([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
      3.     [ 4.,  5.,  6.,  7.],
      4.     [ 8.,  9., 10., 11.],
      5.     [12., 13., 14., 15.],
      6.     [16., 17., 18., 19.]])
      1. A.shape, A.sum()
      2. ((5, 4), array(190.))
      1. A_sum_axis0 = A.sum(axis=0)
      2. A_sum_axis0, A_sum_axis0.shape
      设置axis=0，说明要把每行给压缩，即求和所有行的元素
      理解记忆：axis = 0按照行，可以理解为把“行”给抹去只剩1行，也就是上下压扁。
      axis = 1按照列，可以理解为把“列”给抹去只剩1列，也就是左右压扁

    2.非降维求和：在求和时保持轴数不变会有用