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In den letzten Übungen hast du mit monthly_industry_multipliers Verkaufsprognosen erstellt. Denke dran, dass monthly_industry_multipliers wie folgt aussieht:

array([[0.98, 1.02, 1.  ],
       [1.00, 1.01, 0.97],
       [1.06, 1.03, 0.98],
       [1.08, 1.01, 0.98],
       [1.08, 0.98, 0.98],
       [1.1 , 0.99, 0.99],
       [1.12, 1.01, 1.  ],
       [1.1 , 1.02, 1.  ],
       [1.11, 1.01, 1.01],
       [1.08, 0.99, 0.97],
       [1.09, 1.  , 1.02],
       [1.13, 1.03, 1.02]])

Angenommen, du fühlst dich nicht wohl dabei, deine Schätzungen so genau anzugeben. Du möchtest lieber monthly_industry_multipliers nutzen, um einen einzigen durchschnittlichen Multiplikator für jede Branche zu ermitteln. Dann nimmst du diesen Multiplikator, um die Verkäufe für nächstes Jahr zu schätzen.

numpy wurde für dich als np geladen, und die Arrays monthly_sales und monthly_industry_multipliers sind verfügbar. Die Spalten monthly_sales zeigen die Umsätze von Spirituosengeschäften, Restaurants und Kaufhäusern in dieser Reihenfolge an.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in NumPy

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Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Find the mean sales projection multiplier for each industry
mean_multipliers = ____
print(mean_multipliers)
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