Python中np.zeros

np.zeros()是一个numpy库函数，用于生成指定形状和数据类型的全零数组。

函数语法：np.zeros(shape, dtype=float, order='C')

参数说明：
1. shape：数组形状，可以是一个整数或一个整数元组。
2. dtype：数据类型，默认为float64。
3. order：C或F，表示数组在内存中的存储顺序，默认为C。

示例：

import numpy as np

#生成一个2x3的全零数组
a = np.zeros((2, 3))
print(a)

输出：
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]

相关问题

python中np.zeros

在Python中，np.zeros()函数是一个用于创建指定形状的全零数组的NumPy函数。该函数返回一个新的数组，其中所有的元素都被设置为0。基础用法中，我们可以传入一个整数作为参数，表示生成一个一维数组，也可以传入一个元组来指定生成的多维数组的形状。例如，np.zeros([2, 3])将生成一个形状为(2, 3)的二维数组，其中所有的元素都是0。进阶用法中，我们可以通过指定数据类型的参数来创建指定类型的零数组。例如，np.zeros([2, 3], dtype=np.int32)将生成一个形状为(2, 3)的二维整数数组，其中所有的元素都是0。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 中的np.zeros（）和np.ones（）函数](https://blog.csdn.net/Wwwwwww527/article/details/109852439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [np.zeros()函数](https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/122193581)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python中np.zeros三维数组

np.zeros可以用来创建三维数组，其语法为：

np.zeros((x,y,z))

其中，x、y、z分别表示三维数组的长度、宽度和高度。该函数会返回一个由0组成的三维数组。例如，以下代码创建了一个3x4x2的三维数组：

import numpy as np

arr = np.zeros((3,4,2))

print(arr)

输出结果为：

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

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

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