Dividir y apilar en 2D
Las habilidades de división y apilamiento no sólo son útiles con las matrices 3D RGB: ¡son excelentes para subconjuntar y organizar datos de cualquier tipo y dimensión!
Ahora hará un rápido viaje por el carril de la memoria para reorganizar la matriz monthly_sales como una matriz 3D. Recordemos que la primera dimensión de monthly_sales son filas de ventas de un solo mes en tres industrias, y la segunda dimensión son columnas de datos de ventas mensuales de una sola industria.
Su tarea es dividir estos datos en datos de ventas trimestrales y apilar los datos de ventas trimestrales para que la nueva tercera dimensión represente las cuatro matrices 2D de ventas trimestrales.numpy se carga como np, y la matriz monthly_sales está disponible.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a NumPy
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Split monthly_sales into quarterly data
q1_sales, q2_sales, q3_sales, q4_sales = ____
print(q1_sales)