2D diviser et empiler
Les compétences en matière de division et d'empilement ne sont pas seulement utiles pour les tableaux 3D RGB: elles sont excellentes pour le sous-ensemble et l'organisation de données de tout type et de toute dimension !
Vous allez maintenant faire un petit voyage dans le temps pour réorganiser le tableau monthly_sales en tableau 3D. Rappelez-vous que la première dimension de monthly_sales est constituée de lignes de ventes d'un seul mois pour trois secteurs d'activité et que la deuxième dimension est constituée de colonnes de données de ventes mensuelles pour un seul secteur d'activité.
Votre tâche consiste à diviser ces données en données de ventes trimestrielles et à empiler les données de ventes trimestrielles de sorte que la nouvelle troisième dimension représente les quatre tableaux 2D de ventes trimestrielles.numpy est chargé en tant que np, et le tableau monthly_sales est disponible.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à NumPy
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Split monthly_sales into quarterly data
q1_sales, q2_sales, q3_sales, q4_sales = ____
print(q1_sales)