np.zeros

`np.zeros` 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。例如，创建一个 3 行 4 列的全零二维数组可以使用以下代码：

import numpy as np

a = np.zeros((3, 4))
print(a)

输出：

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

默认情况下，`np.zeros` 创建的数组的数据类型是 `float64`。如果需要指定数据类型，可以通过 `dtype` 参数进行设置。例如，创建一个整型的 2 行 2 列全零数组可以使用以下代码：

b = np.zeros((2, 2), dtype=int)
print(b)

输出：

array([[0, 0],
       [0, 0]])

除了 `np.zeros`，NumPy 还提供了一些类似功能的函数，如 `np.ones`（创建全一数组）、`np.full`（创建指定值的数组）等。

相关问题

np.zeros作用

np.zeros()是一个numpy库中的函数，用于创建一个给定形状和类型的用0填充的数组。它的作用是创建一个指定大小的全0数组，可以用于初始化数组。在机器学习中，我们可以使用np.zeros()函数来初始化权重矩阵和偏置向量。这个函数的语法如下：zeros(shape, dtype=float, order='C')，其中shape表示数组的形状，dtype表示数据类型，order表示数组元素在内存中的排列方式，C代表行优先，F代表列优先。

1. 如何使用np.zeros()函数创建一个3行4列的浮点型数组？
2. np.zeros()函数还有哪些常用参数？
3. np.zeros()函数和np.ones()函数有什么区别？
--相关问题--:
1. numpy库中还有哪些常用函数？
2. 如何在numpy数组中进行元素的访问和修改？
3.

python np.zeros

Python的NumPy库中的np.zeros()函数是用于创建一个指定形状的全零数组的函数。在机器学习和科学计算中，我们经常需要初始化一个元素全部为0的数组，然后将其作为中间变量进行计算。在这种情况下，numpy.zeros()函数是非常有用的。

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

其中，shape为指定数组的形状，dtype为指定数组的数据类型，order为指定数组的存储顺序，默认为'C'，表示按行存储，还可以指定为'F'，表示按列存储。

例如，我们可以利用np.zeros()函数创建一个3×3的二维数组，如下所示：

import numpy as np

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

print(arr)

# 输出结果为：

# [[0. 0. 0.]

# [0. 0. 0.]

# [0. 0. 0.]]

此外，除了np.zeros()函数，NumPy库还提供了其他的创建数组的函数，比如np.empty()函数用于创建一个指定形状的空数组，np.ones()函数用于创建一个指定形状且每个元素均为1的数组等等。这些函数的使用可以根据具体需求进行选择。