在数据分析或科学计算中，`np.sum()` 是 NumPy 提供的强大工具之一。如果题目中的 `np.sum_aij` 表示需要对 i 行 j 列的矩阵进行元素求和，我们可以借助 `np.sum()` 轻松实现这一需求。例如，对于一个二维数组（即矩阵），可以直接使用 `np.sum(matrix)` 来计算所有元素的总和。

如果想按照行或者列分别求和，则可以添加参数 `axis=0` 或 `axis=1`。比如，`np.sum(matrix, axis=0)` 会返回每列的元素之和，而 `np.sum(matrix, axis=1)` 则返回每行的元素之和。这种灵活性使得 `np.sum()` 成为处理多维数据时不可或缺的好帮手！

通过这种方式，无论是简单的全量求和还是复杂的分组统计，都可以高效完成。掌握 `np.sum()` 的使用方法，不仅能够提升工作效率，还能让代码更加简洁优雅。快试试吧！💪💻

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