मैंने निम्न पायथन / पांडस कोड को एक एम पंक्ति एक्स एन कॉल डेटाफ्रेम (ए) के प्रत्येक कॉलम को गुणा करने के लिए लिखा है एक एम एक्स 1 डेटाफ्रेम (बी) एम एक्स एन डेटाफ्रेम उत्पन्न करने के लिए सी:
def multiply_columns (ए, बी): सी = पीडी.डेटाफ्रेम (एवल्यूज़ * बी। गुण, कॉलम = A.column, index = b.index) दूसरे शब्दों में, यह बराबर लंबाई के एक स्तंभ वेक्टर द्वारा एक मैट्रिक्स के प्रत्येक स्तंभ को गुणा करता है। यह कोड ठीक काम करता है, लेकिन मुझे इस ऑपरेशन के लिए औपचारिक नाम याद नहीं है I विचार?
इसे "प्रसारण" कहा जाता है कृपया विषय पर numpy दस्तावेज़ीकरण देखें।
इसके अलावा, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एवल्यूज और b.values < / कोड> मैट्रिक्स नहीं हैं, वे सरणी हैं यह एक छोटी सी विस्तार की तरह लग सकता है, लेकिन यह बहुत महत्वपूर्ण है। मैट्रिक्स पर कई गणितीय संचालन सरणियों पर उनके संबंधित कार्यों से पूरी तरह से अलग परिणाम उत्पन्न करते हैं। इसलिए, उदाहरण के लिए, M1 * M2 मैट्रिक्स के लिए एक मैट्रिक्स उत्पाद है, जबकि यह एरे के लिए एक तत्व-बाय-एलिमेंट गुणा है। इसमें अधिक विवरण देखें।
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