numpy.zeros(onodes)

`numpy.zeros(onodes)` 是一个用于创建全零数组的 NumPy 函数。它接受一个整数参数 `onodes`，用于指定所需的数组形状。

以下是示例代码：

import numpy as np

# 假设 onodes 是一个整数变量

# 创建一个形状为 (onodes,) 的全零数组
arr = np.zeros(onodes)

print(arr)

这段代码将创建一个形状为 `(onodes,)`（即只有一个维度）的全零数组，并将其赋值给变量 `arr`。数组中的所有元素均为零。

你可以根据需要将变量 `onodes` 替换为实际的整数值，以创建具有不同形状的全零数组。

相关问题

numpy.zeros

numpy.zeros 是一个函数，用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。这个函数的语法如下：

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

其中：

- `shape`：用于指定数组的形状，可以是一个整数或者一个元组。
- `dtype`：指定数组的数据类型，默认为 float。
- `order`：数组元素在内存中的排列方式，可以是 'C'（按行）、'F'（按列）或者 'A'（任意，由系统自动决定），默认为 'C'。

这个函数的返回值是一个全零数组，其形状和数据类型由参数指定。下面是一些例子：

import numpy as np

# 创建一个 3x3 的全零数组
a = np.zeros((3, 3))
print(a)
# 输出：
# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]

# 创建一个 2x2x2 的全零数组，数据类型为整数
b = np.zeros((2, 2, 2), dtype=int)
print(b)
# 输出：
# [[[0 0]
#   [0 0]]
# 
#  [[0 0]
#   [0 0]]]

numpy.zeros_like和numpy.zeros的区别

numpy.zeros_like和numpy.zeros都用于创建指定形状和类型的数组，并将其所有元素设置为0。不同之处在于，numpy.zeros_like需要传入一个现有的数组作为参数，它将创建一个与该数组具有相同形状和类型的新数组。而numpy.zeros则直接传入形状和数据类型参数来创建一个新数组。