在使用NumPy处理数据时，`np.sum()` 是一个非常常用的函数，用于计算数组元素的总和。但你是否注意到它的参数 `keepdims` 呢？这是一个看似不起眼但实际上功能强大的选项！🌟

当我们在多维数组上使用 `np.sum()` 时，默认情况下会将指定轴上的维度直接压缩掉。例如：

```python

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

sum_result = np.sum(arr, axis=0) 按列求和

print(sum_result) 输出: [4 6]

```

这里的结果 `[4 6]` 已经是一个一维数组了，原来的二维结构消失了。但如果添加 `keepdims=True`，结果会保留原来的维度形状：

```python

sum_result_keepdims = np.sum(arr, axis=0, keepdims=True)

print(sum_result_keepdims) 输出: [[4 6]]

```

这种特性特别适合后续需要与原数组进行维度匹配的操作，比如矩阵运算或深度学习模型中的张量操作！✨

总结一下：`keepdims` 参数的作用就是让结果的维度保持不变，从而避免因维度丢失带来的不便。掌握它，能让代码更加灵活且高效！💪