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]]]

相关问题

numpy.zeros方法

numpy.zeros() 方法用于创建指定形状和类型的全零数组。

该方法的语法如下：

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

参数说明：

- shape：数组的形状，可以是一个整数或一个整数元组。例如，(2, 3) 表示一个 2x3 的二维数组。
- dtype：所需输出数组的数据类型。默认为 float。
- order：可选参数，表示数组在内存中的存储顺序。'C' 表示 C 风格，'F' 表示 Fortran 风格。

下面是一个使用 numpy.zeros() 方法创建二维数组的示例：

import numpy as np

arr = np.zeros((2, 3))
print(arr)

输出结果为：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

可以看到，该方法创建了一个 2x3 的二维数组，并将所有元素初始化为 0。

numpy.zeros_like

numpy.zeros_like函数是用于创建一个与给定数组具有相同形状（shape）和数据类型（dtype）的全零数组。它的语法如下：

numpy.zeros_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True)

其中，arr是输入的数组对象，dtype是可选参数，指定所创建数组的数据类型，默认为None，order是可选参数，指定数组元素在内存中的存储顺序，默认为'K'，subok是可选参数，指定返回的数组是否与输入数组具有相同的子类类型，默认为True。

例如，我们可以使用以下代码创建一个与给定数组arr具有相同形状和数据类型的全零数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
zeros = np.zeros_like(arr)

print(zeros)

输出结果为：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]

这样我们就创建了一个与arr形状相同的全零数组。