NumPy中，数组的类型是 numpy.ndarray

X = np.zeros((3, 5))

这行代码的作用是创建一个名为 X 的二维 NumPy 数组，并将其所有元素初始化为零。让我们逐个解释每个部分：

1.np.zeros： 这是 NumPy 库的一个函数，用于创建一个由零组成的数组。
2.(3, 5)： 这是 np.zeros 函数的参数，它确定了数组的形状。在这里，它创建了一个大小为 3 行 5 列的二维数组。
3.X： 这是代码中定义的变量名，用于存储生成的二维零数组。你可以使用这个变量来存储或操作这个数组。

因此，这行代码创建了一个 3 行 5 列的二维 NumPy 数组，所有元素都初始化为零。这种操作在初始化矩阵或二维数组时非常常见。

这个数组X的类型是什么？是列表还是矩阵？

在NumPy中，数组的类型是 numpy.ndarray，而不是Python标准库中的列表或矩阵类型。具体来说，X 是一个NumPy数组对象。
NumPy数组是强大的数据结构，与Python列表相比，它们提供了更多的功能，特别适用于数学运算和科学计算。NumPy数组可以是多维的，可以进行元素级别的操作，支持广播（broadcasting）等功能，使其在数值计算和数据处理方面非常灵活和高效。

import numpy as np

X = np.zeros((3, 5))
print (X)
print({type(X)})

[[0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]
{<class 'numpy.ndarray'>}