numpy.zeros
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
返回指定形状和数据类型的新数组，用0填充。
参数： | shape：数组的形状，可以是一个整数或者整数元组，用来指定数组的维度，例如， dtype：数据类型，可选 数组的所需数据类型，例如， order ： 指定数组在内存中的存储顺序，可以是 |
返回： | 返回值类型： 返回指定形状，数据类型和顺序，并且值的零的数组。 |
注意：zeros与empty不同的是，zeors会初始化数组中的值为0，empty不会做初始化，需要手动去初始化，性能可能会稍微有点提升，这点是它们的区别，但它们的作用相同的。
使用示例，
import numpy as np
# 创建一个长度为 5 的零数组
arr1 = np.zeros(5)
print("数组1:")
print(arr1)
# 创建一个长度为 5、数据类型为整数的零数组
arr2 = np.zeros((5,), dtype=int)
print("\n数组2:")
print(arr2)
# 创建一个形状为 (2, 1) 的零数组
arr3 = np.zeros((2, 1))
print("\n数组3:")
print(arr3)
# 创建一个形状为 (2, 2) 的零数组
s = (2, 2)
arr4 = np.zeros(s)
print("\n数组4:")
print(arr4)
# 创建一个自定义数据类型的零数组
arr5 = np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # 自定义数据类型
print("\n数组5:")
print(arr5)