在Python语言中，矩阵计算是非常常见的操作。然而，当矩阵的大小不一致时，运算就会出现问题。因此，在进行矩阵运算时，有时需要对矩阵进行补零操作。

下面是Python中实现矩阵补零的代码：

def pad_matrix(mtx_a, mtx_b):
"""
矩阵补零操作
:param mtx_a: 矩阵A
:param mtx_b: 矩阵B
:return: 补零后的矩阵A和矩阵B
"""
row_a, col_a = mtx_a.shape
row_b, col_b = mtx_b.shape
# 补零
if row_a != row_b:
if row_a>row_b:
mtx_b = np.vstack((mtx_b, np.zeros((row_a - row_b, col_b))))
else:
mtx_a = np.vstack((mtx_a, np.zeros((row_b - row_a, col_a))))
if col_a != col_b:
if col_a>col_b:
mtx_b = np.hstack((mtx_b, np.zeros((row_b, col_a - col_b))))
else:
mtx_a = np.hstack((mtx_a, np.zeros((row_a, col_b - col_a))))
return mtx_a, mtx_b

该函数接收两个参数，分别是矩阵A和矩阵B，并返回补零后的矩阵A和矩阵B。在实现中，首先使用shape属性获取每个矩阵的行数和列数，然后判断是否需要补零。如果两个矩阵的行数不一致，则在行数较小的矩阵下面补零；如果两个矩阵的列数不一致，则在列数较小的矩阵右边补零。具体实现使用了numpy库中的vstack()和hstack()方法。

使用该函数可以很方便地实现矩阵补零操作，例如：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
a, b = pad_matrix(a, b)
print(a)
print(b)

输出结果为：

[[1. 2. 0.]
 [3. 4. 0.]
 [5. 6. 0.]]
[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]
 [0. 0. 0.]]

可以看到，矩阵A下面补了一行零，矩阵B右边补了一列零。

总之，在进行矩阵运算时，如果出现了矩阵大小不一致的情况，可以使用该函数进行矩阵补零操作。这样可以避免矩阵运算出现异常或错误。