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创建一个充满所有零的Numpy数组的完整攻略可以分为以下步骤：

1. 导入Numpy库

要使用Numpy库，需要首先导入它。可以使用下面的代码导入：

import numpy as np

在代码中，我们将Numpy库导入，并为它起一个别名np。这是一个约定俗成的做法，使得代码更加整洁易读。

1. 创建一个零数组

可以使用np.zeros()函数来创建一个充满所有零的Numpy数组。这个函数有一个必选参数，即数组的形状，可以是一个数字，也可以是一个元组。下面是一个例子：

zeros_array = np.zeros((3, 4))
print(zeros_array)

在这个例子中，我们创建了一个3行4列的零数组。运行代码后，输出如下：

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

可以看到，输出的数组中所有元素都是0.0。

另外一个示例是创建一个5个元素的一维零数组：

zeros_array = np.zeros(5)
print(zeros_array)

输出为：

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

1. 可选参数

np.zeros()函数还可以接受一些可选参数。其中最常用的就是dtype参数，用来指定数组的数据类型。默认情况下，数组的数据类型是float64。下面是一个指定数据类型为int的例子：

zeros_array = np.zeros((2, 2), dtype=int)
print(zeros_array)

输出为：

array([[0, 0],
       [0, 0]])

可以看到，输出的数组中所有元素都是0，但数据类型变为了int。

还有一些其他可选参数，比如order参数用来指定数组在内存中的存储方式（C表示按行存储，F表示按列存储），subok参数用来指定是否返回一个子类数组等等，可以根据实际需要选择使用。

这就是创建一个充满所有零的Numpy数组的完整攻略。除了np.zeros()函数外，Numpy还提供了一些其他创建数组的函数，比如np.ones()、np.empty()、np.full()等等，可以根据实际需求选择使用。