为何np.mean仅输出单个值，无法返回每行每列对应均值？NumPy问题

np.mean()的axis参数仅对对应维度存在的数组生效，你的代码中存在一个典型的NumPy使用误区：

• 初始读入的numpy_list和numpy_list2转换为NumPy数组后，都是长度为9的一维数组，两者相加得到的added仍然是shape为(9,)的一维数组
• 你仅在打印added时临时调用了.reshape(3,3)，但NumPy的reshape操作默认不会原地修改数组结构，也没有把变形后的结果重新赋值给变量，后续计算均值时传入的还是一维的added
• 对一维数组指定行列维度参数时，NumPy无法识别按行列计算的逻辑，会直接返回整个数组的全局均值，也就是你看到的单个数值结果。

调整加法分支的逻辑，在运算后先把相加结果显式变形为3*3二维矩阵，再执行后续所有操作，不需要重复调用reshape。修正后的代码片段如下：

if selection == 1:
    # 相加后直接转成3*3二维数组并赋值
    added = (numpy_list + numpy_list2).reshape(3, 3)
    print(added)
    print("\n")
    # 转置操作针对二维数组直接生效，无需重复reshape
    print("This is the transpose: \n", np.transpose(added))
    print("\n")
    # 此时数组为二维结构，axis参数可以正确按维度计算均值
    added_col_ave = np.mean(added, axis=0)
    print("The average of the columns is:", added_col_ave)
    added_row_ave = np.mean(added, axis=1)
    print("The average of the rows is:", added_row_ave)

补充提示：如果需要reshape操作原地生效，可以用added.shape = (3,3)的写法直接修改数组的shape属性，不需要重新赋值，但更推荐显式返回新数组赋值的写法，逻辑更清晰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jake Scanlan