1.前言

在科学计算和数据处理领域，NumPy 是一个非常强大的工具库。它提供了丰富的数组操作功能，其中 zeros 函数用于创建全零数组，是 NumPy 中最基础和常用的函数之一。无论是进行矩阵运算、数据初始化，还是其他数据操作，zeros 函数都能发挥重要作用。本文将深入探讨 zeros 函数的使用方法及其应用场景。

2.简介

NumPy 是 Python 语言的一个扩展库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供了大量的数学函数库。zeros 函数是 NumPy 提供的一个函数，用于生成指定形状的数组，并且数组中的元素全部初始化为0。这在初始化权重、创建特定矩阵等应用中有着广泛的用途。

3.基本语法

zeros 函数的基本语法如下：

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

• shape：定义数组的形状，可以是一个整数或一个整数元组。
• dtype：数组元素的数据类型，可选，默认是浮点数float。
• order：存储数组的顺序，'C'表示行优先（C风格），'F'表示列优先（Fortran风格），可选，默认是'C'。

4.推导过程

zeros 函数的推导过程实际上是对内存空间的预分配及初始化。其本质是在内存中为数组分配一块连续的空间，并将每个元素设置为0。这里涉及到计算机内存管理的知识