在Python中，zeros函数是一个非常有用的函数，它可以用来创建一个由零组成的数组。zeros函数的语法如下：

_x000D_

`python

_x000D_

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

_x000D_ _x000D_

其中，shape参数是一个整数或整数元组，用于指定数组的形状；dtype参数是用于指定数组元素的数据类型，它默认为float；order参数是用于指定数组在内存中的存储顺序，它默认为C。

_x000D_

使用zeros函数创建一个由零组成的数组非常简单，只需要传入数组的形状即可：

_x000D_

`python

_x000D_

import numpy as np

_x000D_

a = np.zeros((2, 3))

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

[[0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0.]]

_x000D_ _x000D_

这个数组的形状是(2, 3)，由2行3列的零组成。

_x000D_

除了创建由零组成的数组之外，zeros函数还有很多其他的用法。下面我将为大家介绍一些常见的用法，并回答一些关于zeros函数的常见问题。

_x000D_

## 创建指定数据类型的数组

_x000D_

在默认情况下，zeros函数创建的数组的元素数据类型是float。如果我们想创建一个指定数据类型的数组，可以使用dtype参数。例如，我们可以创建一个由整数组成的数组：

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.zeros((2, 3), dtype=int)

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

[[0 0 0]

_x000D_

[0 0 0]]

_x000D_ _x000D_

## 创建指定存储顺序的数组

_x000D_

在默认情况下，zeros函数创建的数组是按照C语言的存储顺序存储在内存中的。如果我们想创建按照Fortran语言的存储顺序存储的数组，可以使用order参数。例如，我们可以创建一个按照Fortran语言存储顺序的数组：

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.zeros((2, 3), order='F')

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

[[0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0.]]

_x000D_ _x000D_

## 创建一维数组

_x000D_

如果我们想创建一个一维数组，可以将数组的形状指定为一个整数：

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.zeros(5)

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

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

_x000D_ _x000D_

## 创建三维数组

_x000D_

如果我们想创建一个三维数组，可以将数组的形状指定为一个三元组：

_x000D_

`python

_x000D_

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

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

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

_x000D_

[0. 0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0. 0.]]

_x000D_

[[0. 0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0. 0.]

_x000D_

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

_x000D_ _x000D_

## 创建与另一个数组形状相同的数组

_x000D_

如果我们想创建一个与另一个数组形状相同的数组，可以使用numpy.zeros_like函数。例如，假设我们有一个数组a：

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

_x000D_ _x000D_

我们可以创建一个与a形状相同的由零组成的数组：

_x000D_

`python

_x000D_

b = np.zeros_like(a)

_x000D_

print(b)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

[[0 0 0]

_x000D_

[0 0 0]]

_x000D_ _x000D_

## 创建指定维度的单位矩阵

_x000D_

如果我们想创建一个指定维度的单位矩阵，可以使用numpy.eye函数。例如，我们可以创建一个3x3的单位矩阵：

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.eye(3)

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

[[1. 0. 0.]

_x000D_

[0. 1. 0.]

_x000D_

[0. 0. 1.]]

_x000D_ _x000D_

## 创建指定维度的对角矩阵

_x000D_

如果我们想创建一个指定维度的对角矩阵，可以使用numpy.diag函数。例如，我们可以创建一个3x3的对角矩阵：

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.diag([1, 2, 3])

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

[[1 0 0]

_x000D_

[0 2 0]

_x000D_

[0 0 3]]

_x000D_ _x000D_

## 创建指定维度的全1数组

_x000D_

如果我们想创建一个指定维度的全1数组，可以使用numpy.ones函数。例如，我们可以创建一个2x3的全1数组：

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.ones((2, 3))

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

[[1. 1. 1.]

_x000D_

[1. 1. 1.]]

_x000D_ _x000D_

## 创建指定维度的随机数组

_x000D_

如果我们想创建一个指定维度的随机数组，可以使用numpy.random.rand函数。例如，我们可以创建一个2x3的随机数组：

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.random.rand(2, 3)

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

输出结果为：

_x000D_ _x000D_

[[0.002 0.015 0.926]

_x000D_

[0.183 0.619 0.243]]

_x000D_ _x000D_

## zeros函数常见问题解答

_x000D_

### 1. zeros函数创建的数组元素默认是浮点数吗？

_x000D_

是的，默认情况下，zeros函数创建的数组元素是浮点数。

_x000D_

### 2. 如何创建一个指定数据类型的数组？

_x000D_

可以使用dtype参数来指定数组元素的数据类型。例如，要创建一个由整数组成的数组，可以使用dtype=int。

_x000D_

### 3. zeros函数创建的数组默认是按照C语言的存储顺序存储的吗？

_x000D_

是的，默认情况下，zeros函数创建的数组是按照C语言的存储顺序存储的。

_x000D_

### 4. 如何创建按照Fortran语言存储顺序存储的数组？

_x000D_

可以使用order参数来指定数组在内存中的存储顺序，它默认为C。如果要创建按照Fortran语言存储顺序存储的数组，可以将order参数设置为F。

_x000D_

### 5. 如何创建一个一维数组？

_x000D_

将数组的形状指定为一个整数即可。

_x000D_

### 6. 如何创建一个三维数组？

_x000D_

将数组的形状指定为一个三元组即可。

_x000D_

### 7. 如何创建一个与另一个数组形状相同的数组？

_x000D_

可以使用numpy.zeros_like函数来创建一个与另一个数组形状相同的数组。

_x000D_

### 8. 如何创建一个指定维度的单位矩阵？

_x000D_

可以使用numpy.eye函数来创建一个指定维度的单位矩阵。

_x000D_

### 9. 如何创建一个指定维度的对角矩阵？

_x000D_

可以使用numpy.diag函数来创建一个指定维度的对角矩阵。

_x000D_

### 10. 如何创建一个指定维度的全1数组？

_x000D_

可以使用numpy.ones函数来创建一个指定维度的全1数组。

_x000D_

### 11. 如何创建一个指定维度的随机数组？

_x000D_

可以使用numpy.random.rand函数来创建一个指定维度的随机数组。

_x000D_