Divisão e empilhamento 2D
As habilidades de divisão e empilhamento não são úteis apenas com matrizes 3D RGB: elas são excelentes para subconjuntos e organização de dados de qualquer tipo e dimensão!
Agora você fará uma rápida viagem pela memória para reorganizar a matriz monthly_sales como uma matriz 3D. Lembre-se de que a primeira dimensão do site monthly_sales são linhas de vendas de um único mês em três setores e a segunda dimensão são colunas de dados de vendas mensais de um único setor.
Sua tarefa é dividir esses dados em dados de vendas trimestrais e empilhar os dados de vendas trimestrais para que a nova terceira dimensão represente as quatro matrizes 2D de vendas trimestrais.numpy é carregado como np e a matriz monthly_sales está disponível.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao NumPy
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Split monthly_sales into quarterly data
q1_sales, q2_sales, q3_sales, q4_sales = ____
print(q1_sales)