Projection des ventes
Vous souhaitez planifier les opérations de l'an prochain en projetant les ventes, et vous avez réuni des multiplicateurs propres à chaque mois et à chaque secteur. Ces multiplicateurs sont enregistrés dans un tableau nommé monthly_industry_multipliers. Par exemple, le multiplicateur à monthly_industry_multipliers[0, 0] de 0.98 signifie que le secteur des magasins d'alcool devrait réaliser 98 % des ventes de ce mois de janvier lors du mois de janvier de l'année prochaine.
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 est importé pour vous sous le nom np, et les tableaux monthly_sales et monthly_industry_multipliers sont disponibles. Les colonnes de monthly_sales, dans l'ordre, correspondent aux ventes des magasins d'alcool, des restaurants et des grands magasins.
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Introduction à NumPy
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create an array of monthly projected sales for all industries
projected_monthly_sales = ____
print(projected_monthly_sales)