有时候我会看到人们编写这样的代码（完整的代码段可以在=＆gt; http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_feature_transformation.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-feature-transformation-py找到），
some_3_dimensional_list[:, :, 0]，
我认为上面代码的目的是删除最后一个维度并将三维列表转换为二维列表，正确（因为0意味着什么都不保留）？并且想知道这是否是最优雅和最有效的方法（删除最后一个维度）？
grd = GradientBoostingClassifier(n_estimators=n_estimator)
grd_enc = OneHotEncoder()
grd_lm = LogisticRegression()
grd.fit(X_train, y_train)
grd_enc.fit(grd.apply(X_train)[:, :, 0])
grd_lm.fit(grd_enc.transform(grd.apply(X_train_lr)[:, :, 0]), y_train_lr)