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.zeros
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
Return a new array of given shape and type, filled with zeros.
Parameters:
shape : int or sequence of ints
Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.
dtype : data-type, optional
The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64.
order : {‘C', ‘F'}, optional
Whether 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 dtype
array([(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-8 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) print a b = np.zeros((2,3)) print b c = np.arange(10) print c d = np.arange(2,10,dtype=np.float) print d e = np.linspace(1.0,4.0,6) print e f = np.indices((3,3)) print f