Numpy zeros()是一种用于创建数组的函数，它返回一个由零组成的数组。它可以用来创建多维数组，其形状和数据类型都可以自定义。它有以下特征：
- 通过输入数组的形状和数据类型来创建数组。
- 默认创建的数组元素都是0。
使用方法
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')参数解释：
shape：数组形状，可以是一个整数或者一个元组（tuple）。 若是整数n，则返回一个具有n个零的一维数组；若是元组则创建相应形状的多维数组。dtype：数组的数据类型，可选参数，默认为float。其他可选参数有int，str。可以通过调用numpy.dtype()指定特定的数据类型。order：可选参数，C或F表示数组元素在内存中的存放顺序，C表示C-style，按行存储，F表示F-style，按列存储，默认为C-style。
实例1
import numpy as np
# 创建一个3x3的零矩阵
a = np.zeros((3, 3))
print(a)输出结果：
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]实例2
import numpy as np
# 创建一维数组
b = np.zeros(5)
print(b)
# 创建一维数组，元素类型为整数
c = np.zeros((5), dtype=int)
print(c)输出结果：
[0. 0. 0. 0. 0.]
[0 0 0 0 0]在实例1中，我们创建了一个形状为3x3的零矩阵。在实例2中，我们创建了一个长度为5的一维零数组，以及一个长度为5、元素类型为整数的一维零数组。这些示例说明了Numpy通过zeros()函数创建多维数组的用法，并且可以定义元素的数据类型。它在数据科学和机器学习领域中广泛使用。
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/19848.html
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