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。
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 np
a = 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：
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d = 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。
