ПочатиПочніть безкоштовно

Прогнозування продажів

Ви хочете спланувати роботу на наступний рік, спрогнозувавши обсяги продажів. Для цього ви зібрали помісячні коефіцієнти для кожної індустрії. Ці коефіцієнти збережено в масиві monthly_industry_multipliers. Наприклад, коефіцієнт у monthly_industry_multipliers[0, 0] зі значенням 0.98 означає, що для крамниць алкоголю прогнозується 98% цьогорічних січневих продажів у січні наступного року.

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 вже імпортовано як np, а масиви monthly_sales і monthly_industry_multipliers доступні. Стовпці monthly_sales послідовно відповідають продажам крамниць алкоголю, ресторанів та універмагів.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до NumPy

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create an array of monthly projected sales for all industries
projected_monthly_sales = ____
print(projected_monthly_sales)
Редагувати та запускати код