看过特别多的博客，都是在抽象的解释什么方向啊坐标轴啊啥的，估计作者后面自己也混淆了。特别当我看到这篇博客的时候恍然大悟啊。使用这个参数时一定要记得，自己操作的矩阵每个维度代表什么含义！！
例如：
# 使用一张图片测试神经网络的性能
img = test_images[1]
print(img.shape)
-->(28, 28)
# tensorflow中要求（batch_size,rows,cols）三元组的形式输入模型中，因此必须在第一个维度上拓展出新的来。则axis=0
img = (np.expand_dims(img,0))
print(img.shape)
-->(1,28,28)