Em uma base de dados (dataset) com avaliações sobre a qualidade de um determinado produto, o campo stars tem um valor de 1 a 5. Na fase de pré-processamento, decidiu-se criar o campo sentimento com valores bom ou ruim, e utilizando-se da biblioteca NumPy, escreveu-se o comando abaixo:
dataset['sentimento'] = np.where(dataset['stars'] >= 4, 'bom', 'ruim')


Quanto aos valores do campo sentimento, o referido comando atribuirá o valor

A seguir, é apresentado um fragmento de código em Python.

import numpy as np

b = np.array([[1,2,3,5]])

c = b.transpose()

print(b.dot(c), sum(b), sum(c))

O fragmento de código acima provoca a seguinte saída:

Ao programar em Python com Pandas, é possível usar máscaras para selecionar linhas específicas, de acordo com um padrão.
Nesse cenário, analise o seguinte código:
import pandas as pd data = {'x':[1,2,3], 'y':[3,7,11], 'z': [False, True, False]} df = pd.DataFrame(data) m = df['z'] == False ef = df[m] # a fazer print(ff)

Ao executar esse código, deseja-se obter a seguinte saída:
x y 0 1 3 2 3 11

O fragmento de código que deve substituir o comentário # a fazer para obter a saída desejada é

Analise o código a seguir, feito em Python com o Scikit-learn.

import numpy as np import sklearn.linear_model as skl base = np.array([1,2,3,4,5,6]) x = base.reshape((-1,1)) y = base*2+3

# a fazer print('a', model.coef_[0]) print('b', model.intercept_)

A partir desse código, um programador quer obter os parâmetros a e b da equação y = ax + b, por meio de uma regressão linear, usando, para isso, os dados nos vetores x e y definidos no programa.
Qual linha de código deve substituir o comentário # a fazer de modo a realizar essa regressão linear?

Analise o trecho de código a seguir.
def f(n): return n*2
Assinale a linguagem de programação de uso geral que adota a sintaxe acima.