Широковещательная передача по строкам
В предыдущем наборе упражнений вы использовали monthly_industry_multipliers для построения прогнозов продаж. Напомним, что monthly_industry_multipliers выглядит следующим образом:
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]])
Предположим, что вы не хотите использовать столь детальные оценки. Вместо этого вы хотите с помощью monthly_industry_multipliers вычислить единый средний множитель для каждой отрасли, а затем использовать его для прогнозирования продаж на следующий год.
numpy загружен как np, массивы monthly_sales и monthly_industry_multipliers доступны. Столбцы monthly_sales в порядке следования соответствуют продажам в магазинах алкоголя, ресторанах и универмагах.
Это упражнение является частью курса
Введение в NumPy
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Find the mean sales projection multiplier for each industry
mean_multipliers = ____
print(mean_multipliers)