Разбиение и объединение 2D-массивов
Навыки разбиения и объединения массивов полезны не только при работе с трёхмерными RGB-массивами: они отлично подходят для выборки и организации данных любого типа и размерности!
Сейчас вы ненадолго вернётесь к уже знакомому материалу и реорганизуете массив monthly_sales в трёхмерный массив. Вспомните: первое измерение monthly_sales — это строки с данными о продажах за один месяц по трём отраслям, а второе измерение — столбцы с данными о продажах по одной отрасли за все месяцы.
Ваша задача — разбить эти данные на квартальные показатели продаж, а затем объединить их так, чтобы новое третье измерение представляло четыре двумерных массива квартальных данных. numpy загружен как np, массив monthly_sales доступен.
Это упражнение является частью курса
Введение в NumPy
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Split monthly_sales into quarterly data
q1_sales, q2_sales, q3_sales, q4_sales = ____
print(q1_sales)