如何将 2D df 中的所有值分别与 1D df 中的所有值相乘？

Question

我是 numpy 的新手，目前正在从事一个建模项目，我必须根据两个不同的数据源执行一些计算。但是直到现在我还没有弄清楚如何将所有单独的值相互相乘：

我有两个数据框

一个二维数据框：

df1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

一个一维数据框：

df2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

我想将第一个数据帧 (df1) 中的所有单个值分别与第二个数据帧中存储的所有值相乘，以创建形状为 5x3x3 的数据立方体/新 3D 数据帧:

df3 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[2, 4, 6], [8, 10, 12], [14, 16, 18]], ..... ])

我尝试了不同的方法，但每次都无法获得看起来像 df3 的东西。

x = np.array([[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])



z = y


for i in range(len(z)):
    z.iloc[i] = x

for i in range(0, 5):
    for j in range(0, 3):
        for k in range(0, 3):
            z.iloc[i, j, k] = y.iloc[i] * x.iloc[j, k]

print(z)

有人可以帮我提供一些示例代码吗？谢谢！

Answer 1

试试这个：

df1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
df2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

df3 = df1 * df2[:, None, None]

输出：

>>> df3
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6],
        [ 7,  8,  9]],

       [[ 2,  4,  6],
        [ 8, 10, 12],
        [14, 16, 18]],

       [[ 3,  6,  9],
        [12, 15, 18],
        [21, 24, 27]],

       [[ 4,  8, 12],
        [16, 20, 24],
        [28, 32, 36]],

       [[ 5, 10, 15],
        [20, 25, 30],
        [35, 40, 45]]])

如何将 2D df 中的所有值分别与 1D df 中的所有值相乘？

How can you multiply all the values within a 2D df with all the values within a 1D df separately?

python

numpy

multidimensional-array

dataframe