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)X_train二维数组，其中每个元素都初始化为0。

可以使用NumPy库中的zeros()函数来创建一个二维数组，并将所有元素初始化为0。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 创建一个形状为(10, 5)的二维数组
X = np.zeros((10, 5))
y = np.arange(10)  # y数组随意指定

# 使用train_test_split函数划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7)

这个例子中，我们使用NumPy的zeros()函数创建一个形状为(10, 5)的二维数组X，并使用arange()函数创建一个长度为10的一维数组y。然后，我们使用train_test_split()函数将X和y划分为训练集和测试集，其中训练集占总数据的70%，测试集占30%。X_train是划分后的训练集，其中所有元素都初始化为0。