什么是np.zeros?
在Python中，np.zeros是一个用于创建数组的函数。它可以创建一个指定形状的数组，并将所有元素初始化为0。
使用np.zeros创建数组
使用np.zeros创建数组非常简单。以下是创建一个3行4列的数组的示例：
import numpy as np arr = np.zeros((3,4)) print(arr)
运行上面的代码将输出以下结果：
[[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]]
np.zeros的参数
np.zeros函数可以接受一个表示数组形状的元组作为参数。例如，np.zeros((3,4))将创建一个3行4列的数组。
np.zeros还可以接受一个dtype参数，用于指定数组的数据类型。默认情况下，数据类型为float64。
以下是创建一个数据类型为int的3行4列数组的示例：
import numpy as np arr = np.zeros((3,4), dtype=int) print(arr)
运行上面的代码将输出以下结果：
[[0 0 0 0] [0 0 0 0] [0 0 0 0]]
np.zeros的应用
np.zeros函数在数据科学和机器学习中非常常用。例如，当我们需要创建一个空的矩阵来存储数据时，我们可以使用np.zeros函数。
以下是一个使用np.zeros函数创建一个空矩阵的示例：
import numpy as np data = np.zeros((100, 10))
上面的代码将创建一个100行10列的矩阵，用于存储100个数据样本的10个特征。
另一个应用是在机器学习中初始化权重矩阵。在神经网络中，权重矩阵是随机初始化的，但是我们可以使用np.zeros函数来创建一个全为0的矩阵，然后将其用作权重矩阵的初始值。
以下是一个使用np.zeros函数初始化权重矩阵的示例：
import numpy as np weights = np.zeros((10, 10))
上面的代码将创建一个10行10列的权重矩阵，用于神经网络的训练。