大熊猫：如何广播乘向量*矩阵*向量，逐列

Question

python 3.5.2;熊猫0.23.4; numpy 1.15.4;在Windows上

我正在尝试找到一种有效的方法来逐个矩阵地对熊猫进行乘法运算，例如：

np.random.seed(43)    
w_ = np.random.uniform(size=(3,5))
# the vector w
w = pd.DataFrame(w_/w_.sum(axis=0), index=['a', 'b', 'c'])
# the matrix cov
cov = pd.DataFrame(np.cov(np.random.randn(3,100)), index=r.index, columns=r.index)

计算：对于w的每一列，我使用：

r = [w.iloc[:,i].T.dot(cov.dot(w.iloc[:, i])) for i in range(w.shape[1])] 

给予：

  

    

      

[0.5073635209626383、0.3262776109704286、0.45469128089985883、0.5226072271864488、0.35602577932396257]

    

  

这很好，但是我正在寻找一种更有效，更优雅的方法，而不是通过列表理解或lambda函数。

Answer 1

您可以使用np.diag：

In [11]: np.diag(w.T.dot(cov.dot(w)))
Out[11]: array([0.50736352, 0.32627761, 0.45469128, 0.52260723, 0.35602578])

In [12]: r
Out[12]:
[0.5073635209626383, 0.32627761097042857, 0.45469128089985883,
 0.5226072271864487, 0.3560257793239626]