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：

numpy.zerosnumpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')Return a new array of given shape and type, filled with zeros.Parameters:shape : int or sequence of intsShape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.dtype : data-type, optionalThe desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64.order : {‘C', ‘F'}, optionalWhether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous (row- or column-wise) order in memory.Returns:out : ndarray

Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

#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 dtypearray([(0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])

内容扩展：

python创建数组的方法

直接定义法：

1.直接定义

matrix=[0,1,2,3]

2.间接定义

matrix=[0 for i in range(4)]print(matrix)

Numpy方法：

Numpy内置了从头开始创建数组的函数：

zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。

下面是几种常用的创建方法：

#coding=utf-8import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])print ab = np.zeros((2,3))print bc = np.arange(10)print cd = np.arange(2,10,dtype=np.float)print de = np.linspace(1.0,4.0,6)print ef = np.indices((3,3))print f

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