การคาดการณ์ยอดขาย
คุณต้องการวางแผนการดำเนินงานสำหรับปีหน้าโดยการคาดการณ์ยอดขาย และได้รวบรวมตัวคูณที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละเดือนและแต่ละอุตสาหกรรมไว้แล้ว ตัวคูณเหล่านี้ถูกบันทึกไว้ในอาร์เรย์ชื่อ monthly_industry_multipliers ตัวอย่างเช่น ตัวคูณที่ monthly_industry_multipliers[0, 0] มีค่า 0.98 หมายความว่าอุตสาหกรรมร้านขายเหล้าคาดว่าจะมียอดขายในเดือนมกราคมของปีหน้าเท่ากับ 98% ของเดือนมกราคมปีนี้
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]])
numpy ถูกโหลดให้แล้วในชื่อ np และอาร์เรย์ monthly_sales กับ monthly_industry_multipliers พร้อมใช้งานแล้ว คอลัมน์ใน monthly_sales เรียงตามลำดับดังนี้: ยอดขายร้านขายเหล้า ร้านอาหาร และห้างสรรพสินค้า
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
NumPy เบื้องต้น
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create an array of monthly projected sales for all industries
projected_monthly_sales = ____
print(projected_monthly_sales)