下方函数中dtype参数表示创建的数组的元素类型，order参数的可选值为{'C', 'F'}，默认为'C'，该参数表示内存中的多维数据是按行主序（C 风格）还是列主序（Fortran 风格）存储。like参数表示一个引用对象，用于创建非 NumPy 数组，如果传入的类数组支持 __array_function__ 协议，结果将由它定义，在这种情况下，它将确保创建一个与通过该参数传递的数组对象兼容的数组对象。通常情况下只需要额外关注dtype参数即可。

np.zeros(size,[dtype,order,like])

返回一个新数组，该数组具有给定的形状和类型，并使用 0填充数组元素。

np.ones(size,[dtype,order,device,like])

返回一个新数组，该数组具有给定的形状和类型，并使用 1填充数组元素。

np.empty(size,[dtype,order,device,like])

返回给定形状和类型的新数组，无需初始化里面的元素。与其他数组创建函数（如 zeros、ones、full）不同，empty 不会初始化数组的值，因此可能会稍微快一些。 不过，存储在新分配数组中的值是任意的。 为确保行为的可重复性，务必在读取前设置数组中的每个元素。

np.full(size,file_value[,dtype,order,device,like])

返回一个新数组，该数组具有给定的形状和类型，并使用指定的fill_value值填充数组元素。

np.zeros_like(data[,dtype,order,shape,device])

返回一个形状和类型与给定数组相同的新数组。数组中的元素使用0填充

np.ones_like(data[,dtype,order,shape,device])

返回一个形状和类型与给定数组相同的新数组。数组中的元素使用1填充

np.empty_like(data[,dtype,order,shape,device])

返回一个形状和类型与给定数组相同的新数组。数组中的元素不进行初始化

np.full_like(data,fill_value[,dtype,order,shape,device])

返回一个形状和类型与给定数组相同的新数组。数组中的元素使用fill_value值填充