详解Numpy zeros()函数的作用与使用方法

Numpy zeros()是一种用于创建数组的函数，它返回一个由零组成的数组。它可以用来创建多维数组，其形状和数据类型都可以自定义。它有以下特征：

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

参数解释：

shape：数组形状，可以是一个整数或者一个元组（tuple）。若是整数n，则返回一个具有n个零的一维数组；若是元组则创建相应形状的多维数组。
dtype：数组的数据类型，可选参数，默认为float。其他可选参数有int，str。可以通过调用numpy.dtype()指定特定的数据类型。
order：可选参数，C或F表示数组元素在内存中的存放顺序，C表示C-style，按行存储，F表示F-style，按列存储，默认为C-style。

import numpy as np

# 创建一个3x3的零矩阵
a = np.zeros((3, 3))
print(a)

输出结果：

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

import numpy as np

# 创建一维数组
b = np.zeros(5)
print(b)

# 创建一维数组，元素类型为整数
c = np.zeros((5), dtype=int)
print(c)

输出结果：

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

在实例1中，我们创建了一个形状为3x3的零矩阵。在实例2中，我们创建了一个长度为5的一维零数组，以及一个长度为5、元素类型为整数的一维零数组。这些示例说明了Numpy通过zeros()函数创建多维数组的用法，并且可以定义元素的数据类型。它在数据科学和机器学习领域中广泛使用。

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