Python 为什么numpy.empty_like（）返回数组填充为零是不安全的？

我被我在第82页用Python阅读的数据分析内容弄糊涂了

In [25]: np.empty((2, 3, 2))
Out[25]:
array([[[  4.94065646e-324,   4.94065646e-324],
        [  3.87491056e-297,   2.46845796e-130],
        [  4.94065646e-324,   4.94065646e-324]],
       [[  1.90723115e+083,   5.73293533e-053],
        [ -2.33568637e+124,  -6.70608105e-012],
        [  4.42786966e+160,   1.27100354e+025]]])

假设np.empty将返回一个全零数组是不安全的。 在许多情况下，如前所示，它将返回未初始化的垃圾值

---

numpy.zeros（）

返回一个包含零的数组，但是为什么假设

numpy.empty（）

不是一个零数组是不安全的呢

numpy.empty（）的实现不会将零值写入它为数组保留的内存地址。这会加快速度，但会留下以前占用内存空间的值。

正如您所说，由

numpy.empty（）

生成的数组中的值在创建数组之前就存在了。然后我认为这些值可能是string或int，但它们最终会被转换为float64。我说的对吗？@l0o0是的，它们只是以前在那些地方记忆中的遗迹。当内存被释放时，它不会被零覆盖，因为这将是一个代价高昂的过程。“谢谢你的帮助，@Will Da SilvaAll他们说的是，有时候这样的数组都是零，有时候是像那个例子一样的奇数。”。因此，仅当您将为所有元素分配新值时才使用

empty

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