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A Figura a seguir exibe uma fila e uma pilha de números inteiros:


/acervo/questoes/25501-27500/26343_81735040210.png


O código Python a seguir implementa essas estruturas de dados por meio de listas.

pilha = [5,8,3,8,5]

pilAux = [ ]

fila = [4,4]


Admita que o módulo pilha contém as funções push(pil, e) e pop(pil), que implementam as operações usuais sobre uma pilha, e o módulo fila contém as funções enqueue(fila, e) e dequeue (fila), que implementam as operações usuais sobre uma fila. Ambos os módulos serão importados por um programa Python. Após a definição das estruturas de dados, esse programa Python executa uma sequência de comandos, de modo que, ao término da execução, as variáveis pilha e fila referenciam listas iguais.


Qual é essa sequência de comandos?



A biblioteca NumPy traz diversas funcionalidades para auxiliar o programador a lidar com matrizes. Suponha que um programador precise escrever um trecho de código, em Python, que crie uma matriz 3X3 para armazenar os números inteiros de 1 até 9 de forma ordenada, que exiba essa matriz na tela, que calcule a média desses números e que imprima o valor dessa média na tela.

O trecho de código que executa essas operações, na ordem apresentada, é
Para cientistas de dados, usar bibliotecas de Python 3.9 é crucial, mas também desafiador. A variedade e a constante evolução das opções exigem domínio das diferentes sintaxes e funcionalidades. Além disso, é fundamental otimizar o desempenho e garantir a interoperabilidade entre essas bibliotecas. Dominar esse ecossistema é uma habilidade essencial para extrair insights significativos dos dados.

No processo de escolha, o cientista de dados deverá atentar que a biblioteca
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: