Ventas acumuladas

En el ejercicio anterior, se estableció que diciembre es un mes importante para los grandes almacenes. ¿Hay otros meses en los que las ventas aumentan o disminuyen significativamente?

Su tarea consiste ahora en examinar las ventas mensuales acumuladas de cada sector. La pendiente de la línea de ventas acumuladas explicará en gran medida la constancia de las ventas a lo largo del tiempo: una línea recta indicará un crecimiento constante, y los cambios en la pendiente indicarán aumentos o disminuciones relativos de las ventas.

numpy se carga para usted como np, y la matriz monthly_sales está disponible. Las columnas monthly_sales en orden se refieren a las ventas en licorerías, restaurantes y grandes almacenes.

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Ejercicio interactivo práctico

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# Find cumulative monthly sales for each industry
cumulative_monthly_industry_sales = ____
print(cumulative_monthly_industry_sales)

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PrincipianteNivel de habilidad

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¡Conoce la increíble matriz NumPy! Aprende a crear y modificar formas de matriz para adaptarlas a tus necesidades. Por último, descubra los numerosos tipos de datos de NumPy y cómo contribuyen a agilizar las operaciones con matrices.

Exercise 1: Introducción a las matrices Exercise 2: Tu primer array NumPy Exercise 3: Crear matrices desde cero Exercise 4: Una matriz de rangos Exercise 5: Dimensionalidad de la matriz Exercise 6: Creación de matrices 3D Exercise 7: La cuarta dimensión Exercise 8: Aplanamiento y remodelación Exercise 9: Tipos de datos NumPy Exercise 10: El argumento dtype Exercise 11: Anticipar los tipos de datos Exercise 12: Un juego de sudoku más pequeño

Perfeccione sus habilidades de manejo de datos con NumPy cortando, filtrando y ordenando los datos del censo arbóreo de la ciudad de Nueva York. Cree nuevas matrices extrayendo datos basándose en sentencias condicionales, y añada y elimine datos a lo largo de cualquier dimensión para adaptarse a su propósito. Por el camino, aprenderás los principios de compatibilidad de formas y dimensiones para prepararte para una matemática de matrices superrápida.

Exercise 1: Indexación y segmentación de matrices Exercise 2: Cortar e indexar árboles Exercise 3: Pasar a 2D Exercise 4: Clasificación de árboles Exercise 5: Filtrado de matrices Exercise 6: Filtrado con máscaras Exercise 7: Fancy indexing vs. np.where()Exercise 8: Creación de matrices a partir de condiciones Exercise 9: Añadir y eliminar datos Exercise 10: ¿Compatibles o no?Exercise 11: Añadir filas Exercise 12: Añadir columnas Exercise 13: Borrado con np.delete()

Aproveche las rápidas operaciones vectorizadas de NumPy para recopilar información resumida sobre los datos de ventas de licorerías, restaurantes y grandes almacenes estadounidenses. Vectoriza funciones Python para usarlas en tu código NumPy. Por último, utiliza la lógica de emisión para realizar operaciones matemáticas entre matrices de distintos tamaños.

Exercise 1: Resumir datos Exercise 2: Total de ventas Exercise 3: Trazado de medias Exercise 4: Ventas acumuladas

Ejercicio actual

Exercise 5: Operaciones vectorizadas Exercise 6: Cálculo de impuestos Exercise 7: Proyección de ventas Exercise 8: Vectorización .upper()Exercise 9: Difusión Exercise 10: ¿Emisible o no?Exercise 11: Difusión a través de columnas Exercise 12: Difusión entre filas

NumPy se encuentra con el mundo del arte en este último capítulo, en el que utilizamos los datos de imagen de una obra maestra de Monet para explorar cómo se pueden aumentar los datos de imagen. Utilizarás las funciones de volteo y transposición para transformar rápidamente nuestra obra maestra. A continuación, desmontarás la matriz Monet, realizarás cambios y la reconstruirás utilizando el apilamiento de matrices para ver los resultados.

Exercise 1: Guardar y cargar matrices Exercise 2: Carga de archivos .npy Exercise 3: Obtener ayuda Exercise 4: Actualizar y guardar Exercise 5: Acrobacias en serie Exercise 6: Aumentar Monet Exercise 7: Transponer su obra maestra Exercise 8: Apilado y división Exercise 9: Dividir y apilar en 2D Exercise 10: Dividir los datos de RGB Exercise 11: Apilamiento de datos RGB Exercise 12: ¡Enhorabuena!