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Umsatzprognosen

Du möchtest die Aktivitäten für das nächste Jahr planen, indem du die Umsätze prognostizierst, und hast dafür für jeden Monat und jede Branche spezifische Multiplikatoren gesammelt. Diese Multiplikatoren werden in einem Array namens monthly_industry_multipliers gespeichert. Zum Beispiel bedeutet der Multiplikator unter monthly_industry_multipliers[0, 0] von 0.98, dass die Spirituosenbranche im Januar nächsten Jahres voraussichtlich 98 % des Umsatzes vom Januar dieses Jahres machen wird.

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]])

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.

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Einführung in NumPy

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Interaktive Übung

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# Create an array of monthly projected sales for all industries
projected_monthly_sales = ____
print(projected_monthly_sales)
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