Арифметические операции над значениями в списке

# y - мой список со списками (общая длина 100, длина каждого списка 260)
# z - список коэффициентов =длине списка со списками (100)
#a=[] # создается пустой массив для 'а'
#for j до конца списка списков (1:100)
  # for i до конца отдельного списка(1:260)
      #a=2.6*y(i)-120*log10(z*((i)-0.5))
 
y = np.array(y_data)
a=[]
for j in range(len(y[1])):
    for i in range(len(data_s1)):
      a=2.6*y(i)-120*log10(0.9*((i)-0.5))

 
a=2.6*y(i)-120*log10(z*((i)-0.5))
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

a=[]
for j in range(len(y[1])):
    for i in range(len(y)):
      a=2.6*y[i]-120*np.log10([0.5*([i]-0.5)])
 
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'float'

a=[]
for j in range(len(y[1])):
    for i in range(len(y)):
      a=2.6*y[j,i]-120*np.log10([0.7*([j,i]-0.5)])

import numpy as np
y = np.random.rand(100, 260)
 
z = np.zeros((260, 100))
z += np.random.rand(100) # вместо random реальный массив z
z = z.T
 
di = np.zeros((100, 260))
di += np.arange(1,261) - 0.5
a = 2.6 * y - np.log10(z * di) * 120
print(a)

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (260,100) (259,)

list.__getitem__(5)

y_1=len(y) # размер списка в списке
y_2=len(y[1]) # размер всего списка
# т.е. я беру размерности с самого списка со списками 'y'
di = np.zeros((y_2, y_1))
di += np.arange(1,y_1+1) - 0.5
a = 2.6 * y - np.log10(0.9 * di) * 120

y_1=len(y) # размер списка в списке
y_2=len(y[1]) # размер всего списка
# т.е. я беру размерности с самого списка со списками 'y'
#di = np.zeros((y_2, y_1))
di = np.zeros((y_1, y_2))
#di += np.arange(1,y_1+1) - 0.5
di += np.arange(1,y_2+1) - 0.5
a = 2.6 * y - np.log10(0.9 * di) * 120