在python中，可以使用“numpy.zeros()”命令建立全零数组；语法为“numpy.zeros(shape,dtype=float,order='C')”。
语句格式：
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
参数说明：
shape:整型或元素为整型的序列，表示生成的新数组的shape，如（2，3）或 2。
dtype:生成数组的数据格式，如numpy.int8。默认为numpy.float64。
order:｛'C', 'F'｝可选，是否将多维数据存储为C-或Fortran-contiguous（按行或按列）顺序。
返回值：ndarray，一个指定了shape, dtype, order的零数组。
示例见下：
第四个例子看起来很方便。
Numpy文档原文：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | numpy.zeros
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
Return a new array of given shape and type, filled with zeros.
Parameters:
shape : int or sequence of ints
Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.
dtype : data-type, optional
The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64.
order : {‘C’, ‘F’}, optional
Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous (row- or column-wise) order in memory.
Returns:
out : ndarray
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Array of zeros with the given shape, dtype, and order.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | #指定长度的一维数组
>>> np.zeros(5)
array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
#指定数据类型，指定长度的一维数组
>>> np.zeros((5,), dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0])
#二维数组
>>> np.zeros((2, 1))
array([[ 0.],
[ 0.]])
>>> s = (2,2)
>>> np.zeros(s)
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
#指定dtype
>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)],
dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
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