numpy.all 轴参数行为不当？

我有一个以下数组。

a = np.array([[0, 5, 0, 5],
              [0, 9, 0, 9]])
>>>a.shape 
Out[72]: (2, 4)

>>>np.all(a,axis=0)
Out[69]: 
array([False,  True, False,  True], dtype=bool)

>>>np.all(a,axis=1)
Out[70]: 
array([False, False], dtype=bool)

因为轴 0 表示二维数组中的第一个轴（按行），

我预计什么时候np.all(a,axis=0)给定后，它会检查每一行的所有元素是否为 True。

但似乎要检查一下每列因为它给出了 4 个元素的输出，例如array([False, True, False, True], dtype=bool).

我对 np.all 功能有什么误解？

axis=0意味着将元素与在一起along轴 0，所以a[0, 0]与a[1, 0], a[0, 1]与a[1, 1]等。指定的轴被折叠。

你可能认为这需要np.all(a[0]), np.all(a[1])等，通过沿轴 0 索引并执行来选择子数组np.all在每个子数组上。这与它的工作原理相反；这将折叠除指定轴之外的所有轴。

对于 2D 数组，一种约定相对于另一种约定并没有太大优势，但对于 3D 及更高维数组，NumPy 选择的约定更有用。