np.zeros()

np.zeros()是numpy库中的一个函数，用于创建指定形状的全零数组。该函数接受一个元组作为参数，元组中指定数组的形状。例如，要创建一个3行4列的全零数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

a = np.zeros((3, 4))
print(a)

输出结果如下：

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

可以看到，该函数创建了一个形状为(3, 4)的二维数组，并将所有元素初始化为0。如果需要创建指定类型或初始化值的数组，可以使用np.empty()或np.ones()函数。

相关问题

np.zeros

`np.zeros` 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。例如，创建一个 3 行 4 列的全零二维数组可以使用以下代码：

import numpy as np

a = np.zeros((3, 4))
print(a)

输出：

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

默认情况下，`np.zeros` 创建的数组的数据类型是 `float64`。如果需要指定数据类型，可以通过 `dtype` 参数进行设置。例如，创建一个整型的 2 行 2 列全零数组可以使用以下代码：

b = np.zeros((2, 2), dtype=int)
print(b)

输出：

array([[0, 0],
       [0, 0]])

除了 `np.zeros`，NumPy 还提供了一些类似功能的函数，如 `np.ones`（创建全一数组）、`np.full`（创建指定值的数组）等。

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。