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_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。

np.empty和np.zeros

`np.empty()` 和 `np()` 都是用于创建数组的 NumPy 函数，是它们有不同的行为`np.empty()` 会创建一个指大小的空数组，数组元素的值不确定，可能是任何值。这是因为 `np.empty()`会初始化数组元素，而是返回一块未使用、未初始化的内存。这方式创建数组的好处是速度快，为不需要初始化操作，但是不保证数组元素的值什么。

`np.zeros()` 会创建一个指定大小的数组将所有元素的为 0。这种方式创建的好处是保证所有元素的值都是 0，但初始化操作可能会降低度。