НачатьНачать бесплатно

Прогнозирование продаж

Вы хотите спланировать работу на следующий год и для этого составили прогноз продаж с учётом множителей, специфичных для каждого месяца и отрасли. Эти множители сохранены в массиве monthly_industry_multipliers. Например, множитель monthly_industry_multipliers[0, 0], равный 0.98, означает, что в январе следующего года продажи в отрасли магазинов алкоголя составят 98% от продаж этого января.

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]])

Библиотека numpy уже импортирована как np, а массивы monthly_sales и monthly_industry_multipliers доступны для использования. Столбцы массива monthly_sales содержат данные о продажах в магазинах алкоголя, ресторанах и универмагах — в указанном порядке.

Это упражнение является частью курса

Введение в NumPy

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create an array of monthly projected sales for all industries
projected_monthly_sales = ____
print(projected_monthly_sales)
Редактировать и запускать код