np..zeros()

根据引用和引用，`np.zeros()`是NumPy库中一个用于创建指定形状和数据类型的全零数组的函数。它的性能通常比 `np.empty()` 函数稍差，但与 `np.full()` 函数相当。根据引用中的报告，`np.empty()` 和 `np.zeros()` 在性能上几乎没有区别，尽管在一些特殊情况下可能有一些差异。

相关问题

np.zeros_like和np.zeros

np.zeros和np.zeros_like都是用来创建指定形状的全零数组的NumPy函数。其中，np.zeros_like会根据给定的数组a的形状创建一个全零数组，而np.zeros则需要手动指定数组的形状。

举个例子，引用中的代码创建了一个3x3的数组a，然后使用np.zeros(a.shape)和np.zeros_like(a)分别创建了一个形状相同的全零数组b和c。

引用中的代码创建了一个2x3的数组x，然后使用np.zeros_like(x)和np.zeros((2, 3))分别创建了一个形状相同的全零数组。

引用中的代码创建了一个3x3x3的数组x，然后使用np.zeros_like(x)和np.zeros((3, 3, 3))分别创建了一个形状相同的全零数组。

总之，np.zeros和np.zeros_like都是用来创建全零数组的函数，其中np.zeros_like会根据给定的数组形状创建一个全零数组，而np.zeros则需要手动指定数组的形状。

ue_ps = np.zeros([self.ue_num, 3]) p_out = np.zeros(self.ue_num) th_out = np.zeros(self.ue_num)

这段代码是在初始化一个大小为 `ue_num` 的 numpy 数组，其中 `ue_num` 表示用户设备的数量。`ue_ps` 数组的形状为 `(ue_num, 3)`，意味着每个用户设备有三个坐标（比如 x、y 和 z 坐标）。`p_out` 和 `th_out` 数组的长度都为 `ue_num`，分别表示每个用户设备的输出功率和阈值。在初始化时，这些数组都被赋值为零。这个代码片段可能是一个无线通信系统中的一部分，用于跟踪用户设备的位置、输出功率和阈值等信息。