创建了一个形状X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7)二维数组，其中每个元素都初始化为0。

可以使用NumPy库来创建这个二维数组。首先需要导入NumPy库，然后使用zeros()函数创建一个大小为（n_samples，n_features）的数组，其中n_samples是样本数量，n_features是特征数量。然后使用train_test_split()函数将数据集分割为训练集和测试集。

下面是代码示例：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 创建一个 X 和 y 的随机数据集
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(2, size=100)

# 创建一个大小为（n_samples，n_features）的数组，元素初始化为0
X_train = np.zeros((70, 10))
X_test = np.zeros((30, 10))
y_train = np.zeros(70)
y_test = np.zeros(30)

# 将数据集分割为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7)

在这个示例中，我们首先使用NumPy库创建了一个大小为（100，10）的随机数据集X和一个大小为100的随机标签向量y。然后，我们使用zeros()函数创建了一个大小为（70，10）的X_train数组、一个大小为（30，10）的X_test数组和大小为70和30的y_train和y_test向量。最后，我们使用train_test_split()函数将数据集分割成训练集和测试集，测试集大小为30%，训练集大小为70%。