np.full（size，0）與np.zeros（size）與np.empty（）

Question

如果您要選擇以下三種初始化零的數組中的一種，您可以選擇其中一種，並且爲什麼？

my_arr_1 = np.full(size, 0) 

或

my_arr_2 = np.zeros(size) 

或

my_arr_3 = np.empty(size) 
my_arr_3[:] = 0 

Answer 1

我會用np.zeros，因爲它的名字。我永遠不會使用第三個成語，因爲（1）它需要兩個語句而不是單個表達式，（2）NumPy人難以優化。事實上，在與NumPy 1.10，np.zeros仍然是最快的選擇，儘管所有的優化，以索引：

>>> %timeit np.zeros(1e6) 
1000 loops, best of 3: 804 µs per loop 
>>> %timeit np.full(1e6, 0) 
1000 loops, best of 3: 816 µs per loop 
>>> %timeit a = np.empty(1e6); a[:] = 0 
1000 loops, best of 3: 919 µs per loop 

更大的陣列與@約翰Z​​winck的結果進行比較：

>>> %timeit np.zeros(1e8) 
100000 loops, best of 3: 9.66 µs per loop 
>>> %timeit np.full(1e8, 0) 
1 loops, best of 3: 614 ms per loop 
>>> %timeit a = np.empty(1e8); a[:] = 0 
1 loops, best of 3: 229 ms per loop 

Answer 2

絕對np.zeros。它不僅是最地道的，共同的方式來做到這一點，它也是迄今爲止最快的：

In [1]: size=100000000 

In [3]: %timeit np.full(size, 0) 
1 loops, best of 3: 344 ms per loop 

In [4]: %timeit np.zeros(size) 
100000 loops, best of 3: 8.75 µs per loop 

In [5]: %timeit a = np.empty(size); a[:] = 0 
1 loops, best of 3: 322 ms per loop