2D स्प्लिट और स्टैक
स्प्लिटिंग और स्टैकिंग स्किल्स सिर्फ 3D RGB arrays तक सीमित नहीं हैं: ये किसी भी प्रकार और डायमेंशन के डेटा को सबसेट करने और ऑर्गनाइज़ करने के लिए बेहतरीन हैं!
अब आप पुरानी यादें ताज़ा करते हुए monthly_sales array को एक 3D array के रूप में रीऑर्गनाइज़ करेंगे। याद कीजिए कि monthly_sales का पहला डायमेंशन एक महीने की तीन इंडस्ट्रीज़ की सेल्स की रोज़ को दर्शाता है, और दूसरा डायमेंशन किसी एक इंडस्ट्री के मंथली सेल्स डेटा के कॉलम्स को।
आपका काम है इस डेटा को क्वार्टरली सेल्स डेटा में स्प्लिट करना और फिर क्वार्टरली सेल्स डेटा को ऐसे स्टैक करना कि नया तीसरा डायमेंशन क्वार्टरली सेल्स के चार 2D arrays को रिप्रेज़ेंट करे। numpy को np के रूप में लोड किया गया है, और monthly_sales array उपलब्ध है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
NumPy परिचय
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Split monthly_sales into quarterly data
q1_sales, q2_sales, q3_sales, q4_sales = ____
print(q1_sales)