根据上文，可知：axis的取值有三种情况：1.None，2.整数， 3.整数元组。（在默认/缺省的情况下，axis取None）如果axis取None，即将数组/矩阵中的元素全部加起来，得到一个和。

在Python的NumPy库中，`axis` 参数是一个非常重要的概念，用于控制数组运算的行为。当 `axis=None` 或者省略时，意味着对整个数组（即沿着所有维度）进行操作。在这种情况下，如果你执行的是像求和、平均等累积操作，会将数组的所有元素相加或求平均值，结果是一个单一的数值。

例如，如果你有一个二维数组（矩阵），设置 `axis=None` 对应于将每个元素视为一个独立的数据点，然后计算所有元素的总和。这与 `axis=0`（行方向）或 `axis=1`（列方向）的效果截然不同，后者分别沿行或列进行计算。

举个例子：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
sum_all_elements = arr.sum(axis=None)
# sum_all_elements 的值将是 10，因为 (1+2)+(3+4)=10

sum_rows = arr.sum(axis=0)  # 沿行求和
# sum_rows 的值将是 [4, 6]

sum_cols = arr.sum(axis=1)  # 沿列求和
# sum_cols 的值将是 [3, 7]