Broadcasting nas linhas
No último conjunto de exercícios, você usou monthly_industry_multipliers para criar previsões de vendas. Lembre-se de que monthly_industry_multipliers é assim:
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]])
Vamos supor que você não queira ser tão específico nas estimativas. Em vez disso, você quer usar monthly_industry_multipliers para encontrar um único multiplicador médio para cada setor. Depois, vai usar esse multiplicador para projetar as vendas do próximo ano.
numpy já está carregado como np, e os arrays monthly_sales e monthly_industry_multipliers estão disponíveis. As colunas de monthly_sales, nessa ordem, se referem às vendas de lojas de bebidas, restaurantes e lojas de departamento.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao NumPy
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Find the mean sales projection multiplier for each industry
mean_multipliers = ____
print(mean_multipliers)