在使用Python进行数据分析和科学计算时，经常需要创建和操作多维数组。NumPy是Python中一个常见的数学库，它提供了许多方便的函数来创建、操作和处理多维数组。

(相关资料图)

NumPy中常用的两个函数是zeros()函数和ones()函数。这些函数可以帮助我们快速创建特定维度和形状的多维数组，并设置初始值。

下面是这两个函数的详细用法。

zeros()函数

zeros()函数可以创建一个由0组成的多维数组。

它接受一个表示数组形状的元组，例如（m，n）表示创建一个m行n列的数组。

示例：

import numpy as npa = np.zeros((3, 2))print(a)

输出结果：

[[0. 0.] [0. 0.] [0. 0.]]

上面的代码创建了一个3x2的数组，并将所有元素都设置为0。

zeros()函数还可以接受一个参数表示数组的数据类型。

示例：

b = np.zeros((3, 2), dtype=int)print(b)

输出结果：

[[0 0] [0 0] [0 0]]

上面的代码创建了一个3x2的整型数组。

ones()函数

ones()函数可以创建一个由1组成的多维数组。

它也接受一个表示数组形状的元组，例如（m，n）表示创建一个m行n列的数组。

示例：

c = np.ones((2, 3))print(c)

输出结果：

[[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]]

上面的代码创建了一个2x3的数组，并将所有元素都设置为1。

ones()函数也可以接受一个参数表示数组的数据类型。

示例：

#Python小白学习交流群：711312441d = np.ones((2, 3), dtype=int)print(d)

输出结果：

[[1 1 1] [1 1 1]]

上面的代码创建了一个2x3的整型数组。

以上就是zeros()函数和ones()函数的详细用法。这些函数对于创建和操作多维数组非常有用。除此之外，NumPy还提供了许多其他方便的函数来处理多维数组。