Python 中的零填充利器：深入解析 NumPy `zeros` 与 TensorFlow `zeros` 函数38

在Python的数值计算和机器学习领域，高效地创建和操作填充了特定值的多维数组（或称矩阵、张量）是日常工作中不可或缺的一部分。当这些特定值是零时，它们扮演着初始化、占位、掩码生成等多种关键角色。本文将深入探讨Python生态系统中两个核心库——NumPy和TensorFlow——如何提供强大的“零函数”来满足这些需求，即``和``。我们将详细解析它们的功能、参数、应用场景及其在各自生态系统中的重要性，并提供丰富的代码示例。

理解“零函数”的重要性

在编程实践中，创建全零的数据结构有着广泛的应用：
初始化：在数值优化算法（如梯度下降）或神经网络模型训练中，权重和偏置通常会用零或接近零的小随机数进行初始化。
占位符：在构建固定大小的数据结构但又暂时没有实际数据时，零可以作为有效的占位符。
掩码操作：在图像处理、数据清洗或条件筛选中，全零数组可以作为掩码的基础，通过特定位置的非零值来标记需要关注的区域。
填充（Padding）：在处理序列数据或图像时，为了统一尺寸，常会在边缘用零进行填充。
性能优化：在某些情况下，预先分配好全零的内存空间，可以避免后续操作中的重复内存分配，提升性能。

虽然Python原生列表可以通过`[0] * N`的方式创建全零列表，但对于大规模的数值计算，其性能远不及专门为多维数组优化的NumPy或TensorFlow。

NumPy 的 ``：通用数值计算的基石

NumPy（Numerical Python）是Python进行科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。``是其中最基础且常用的函数之一，用于创建一个指定形状（shape）和数据类型（dtype）的全零数组。

`` 的基本用法和参数

`` 的函数签名通常如下：(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)

其中关键参数包括：
`shape`： (必需) 整数或整数元组，定义了新数组的维度。例如，`5` 创建一个一维数组，`(2, 3)` 创建一个2x3的二维数组。
`dtype`： (可选) 新数组的数据类型。默认是 `float64`。常见的选项有 `int`、`float`、`bool`、`complex` 等。指定合适的数据类型可以节省内存并提高计算效率。
`order`： (可选) 指定内存中数组元素的存储顺序，可以是 `'C'` (C-contiguous，行优先) 或 `'F'` (Fortran-contiguous，列优先)。默认是 `'C'`。这个参数对于理解大型数组的内存布局和与C/Fortran库的交互非常重要。
`like`： (自NumPy 1.20新增) 允许传入一个对象，新数组的 `shape` 和 `dtype` 将从该对象推断，通常用于保持与现有数组的一致性。

`` 的代码示例

1. 创建一维全零数组

import numpy as np
# 创建一个包含5个0的一维数组（默认dtype为float64）
arr_1d = (5)
print("一维数组：", arr_1d)
# 输出：[0. 0. 0. 0. 0.]
# 指定dtype为int
arr_1d_int = (5, dtype=int)
print("一维整数数组：", arr_1d_int)
# 输出：[0 0 0 0 0]

2. 创建二维全零数组（矩阵）

# 创建一个2x3的全零矩阵
arr_2d = ((2, 3))
print("2x3矩阵：", arr_2d)
# 输出：
# [[0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]]
# 创建一个3x2的布尔型全零矩阵
arr_2d_bool = ((3, 2), dtype=bool)
print("3x2布尔矩阵：", arr_2d_bool)
# 输出：
# [[False False]
# [False False]
# [False False]]

3. 创建多维全零数组

# 创建一个2x3x4的三维数组
arr_3d = ((2, 3, 4))
print("2x3x4三维数组：", arr_3d)
# 输出：
# [[[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]
#
# [[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]]

4. `order` 参数的使用

虽然对结果的打印形式没有影响，但`order`参数决定了底层内存的布局方式。对于大型数组和需要与外部库交互的场景，其效率差异可能很显著。arr_c_order = ((2, 2), order='C')
arr_f_order = ((2, 2), order='F')
print("C-order 数组内存布局（可能与Fortran-order不同）：", )
print("F-order 数组内存布局：", )
# 输出显示 C_CONTIGUOUS 或 F_CONTIGUOUS 标志。
# C_CONTIGUOUS : True
# F_CONTIGUOUS : False

`` 的相关函数

`numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)`：

创建一个与输入数组 `a` 具有相同形状和数据类型的全零数组。这在需要基于现有数组创建新数组，同时保持其结构时非常方便。 existing_arr = ([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.int32)
zeros_like_arr = np.zeros_like(existing_arr)
print("与 existing_arr 形状和类型相同的全零数组：", zeros_like_arr)
# 输出：
# [[0 0]
# [0 0]]
print("dtype:", ) # dtype: int32

`(shape, dtype=float, order='C')`：

创建一个指定形状和数据类型的新数组，但其内容是未初始化的（即包含内存中当前的随机值）。`empty` 比 `zeros` 更快，因为它不需要将内存清零。在你知道会立即用有效数据填充数组，且不需要初始值为零时，`empty` 是一个性能优化的选择。 empty_arr = ((2, 2))
print("未初始化的数组（内容随机）：", empty_arr)
# 输出：[[值1 值2] [值3 值4]] (值随机)

`(shape, fill_value, dtype=None, order='C')`：

创建一个指定形状和数据类型的新数组，并用 `fill_value` 填充所有元素。这是 `zeros` 的通用版本，当需要填充的不是零而是其他常量时使用。 full_arr = ((2, 2), 7)
print("填充值为7的数组：", full_arr)
# 输出：
# [[7 7]
# [7 7]]

TensorFlow 的 ``：深度学习张量操作的核心

TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台，其核心数据结构是张量（Tensor）。与NumPy数组类似，张量是多维数组，但TensorFlow的张量可以在CPU、GPU或TPU上进行高效计算，并且是构建计算图的基础。

`` 的基本用法和参数

`` 的函数签名通常如下：(shape, dtype=tf.float32, name=None)

关键参数包括：
`shape`： (必需) 整数列表或元组，表示新张量的维度。
`dtype`： (可选) 新张量的数据类型。默认是 `tf.float32`，这是深度学习中最常用的浮点类型。TensorFlow有自己的一套数据类型（如 `tf.int32`, `tf.float64`, `` 等）。
`name`： (可选) 操作的名称。在TensorFlow的计算图中，为操作命名有助于调试和可视化。

`` 的代码示例

在使用TensorFlow 2.x时，通常会以Eager Execution模式运行，这使得TensorFlow的操作行为与NumPy非常相似。import tensorflow as tf
# 确保以Eager Execution模式运行（TF 2.x默认开启）
# .v1.enable_eager_execution() # 如果需要显式启用

1. 创建一维全零张量

# 创建一个包含5个0的一维张量（默认dtype为tf.float32）
tensor_1d = (5)
print("一维张量：", tensor_1d)
# 输出：([0. 0. 0. 0. 0.], shape=(5,), dtype=float32)
# 指定dtype为tf.int32
tensor_1d_int = (5, dtype=tf.int32)
print("一维整数张量：", tensor_1d_int)
# 输出：([0 0 0 0 0], shape=(5,), dtype=int32)

2. 创建二维全零张量（矩阵）

# 创建一个2x3的全零张量
tensor_2d = ((2, 3))
print("2x3张量：", tensor_2d)
# 输出：
# (
# [[0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
# 创建一个3x2的布尔型全零张量
tensor_2d_bool = ((3, 2), dtype=)
print("3x2布尔张量：", tensor_2d_bool)
# 输出：
# (
# [[False False]
# [False False]
# [False False]], shape=(3, 2), dtype=bool)

3. 创建多维全零张量

# 创建一个2x3x4的三维张量
tensor_3d = ((2, 3, 4))
print("2x3x4三维张量：", tensor_3d)
# 输出（省略部分）：
# (
# [[[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]
#
# [[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]], shape=(2, 3, 4), dtype=float32)

`` 的相关函数

`tf.zeros_like(input, dtype=None, name=None)`：

创建一个与 `input` 张量具有相同形状和（可选）数据类型的全零张量。与NumPy版本功能类似。 existing_tensor = ([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.int64)
zeros_like_tensor = tf.zeros_like(existing_tensor)
print("与 existing_tensor 形状和类型相同的全零张量：", zeros_like_tensor)
# 输出：([[0 0] [0 0]], shape=(2, 2), dtype=int64)

`(dims, value, name=None)`：

创建一个指定形状的张量，并用 `value` 填充所有元素。这是 `` 的通用版本。 full_tensor = ((2, 2), 7)
print("填充值为7的张量：", full_tensor)
# 输出：
# (
# [[7 7]
# [7 7]], shape=(2, 2), dtype=int32)

`(0, shape=shape, dtype=dtype)`：

也可以通过 `` 来创建全零张量，但对于大规模或需要指定 `dtype` 的情况，`` 通常是更直观和推荐的选择。

NumPy `zeros` 与 TensorFlow `zeros` 的对比与选择

尽管 `` 和 `` 在API设计和功能上高度相似，但它们服务于不同的生态系统，并有一些关键区别：
数据结构： `` 返回的是 ``，而 `` 返回的是 ``。虽然两者都可以进行多维数组操作，但底层实现和优化方式不同。
执行环境： NumPy数组主要在CPU上进行操作。TensorFlow张量可以在CPU、GPU或TPU上无缝切换执行，这对于深度学习的加速至关重要。
计算图： 在TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.x的 `` 或 `@` 环境下，`` 操作会成为计算图的一部分，可以被优化和自动微分。NumPy操作则不会。
数据类型： 它们有各自的数据类型系统 (`np.float32` vs `tf.float32`)，尽管多数情况下可以相互转换。在深度学习中，TensorFlow的默认 `tf.float32` 更常见。
内存管理： TensorFlow张量通常会优化内存使用，尤其是在GPU上。

如何选择：
通用科学计算、数据分析： 使用 ``。NumPy是Python数值计算的事实标准，提供了丰富的线性代数、傅里叶变换等功能。
深度学习、机器学习模型： 使用 `` (或 PyTorch 的 ``)。这些框架专门为构建和训练神经网络设计，能够利用硬件加速，并集成自动微分功能。
数据转换： 在不同库之间传递数据时，可以进行简单的类型转换。例如，`tf.convert_to_tensor(numpy_array)` 或 `()`。

其他“零函数”的简要提及
PyTorch： 与TensorFlow类似，PyTorch也提供了 `()` 和 `torch.zeros_like()` 函数，用于创建全零张量。其用法与TensorFlow非常接近，同样支持CPU和GPU计算。
Python原生列表： 对于非常小规模的、不需要进行复杂数值运算且不关心性能的场景，`[0] * N` 仍然是一个简单的选择。但其不具备NumPy或TensorFlow的向量化操作能力和内存效率。

最佳实践与注意事项
明确 `dtype`： 始终根据需求明确指定数据类型。不必要的 `float64` 会占用双倍内存，而 `int` 类型如果超出范围会导致溢出。在深度学习中，通常使用 `tf.float32`。
利用 `zeros_like`： 当你需要创建一个与现有数组/张量结构相同的全零版本时，优先使用 `zeros_like`。这不仅代码更简洁，还能避免因手动输入形状而导致的错误。
内存与性能： 对于非常大的数组，`` 可以提供更快的创建速度，但前提是你能确保立即覆盖所有元素。否则，使用 `` 确保数据被清零是更安全的做法。
框架一致性： 在一个项目中，尽量保持使用统一的数值计算框架（NumPy、TensorFlow、PyTorch），减少不必要的张量/数组转换开销。

“零函数”在Python的数值计算和机器学习生态系统中扮演着基础而关键的角色。无论是NumPy的 `` 及其家族，还是TensorFlow的 `` 及其对应的操作，它们都提供高效、灵活的方式来创建全零的多维数据结构。理解这些函数的细微差别和最佳实践，能帮助开发者写出更高效、更健壮、更符合专业要求的Python代码，无论是进行数据分析、科学建模还是构建复杂的深度学习模型。

2025-11-07

---

上一篇：Python PDF处理指南：从文本提取到高级数据解析的全面实践

下一篇：Python数据分析中NaN的深度解析：显示、处理与最佳实践