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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
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
No processo de escolha, o cientista de dados deverá atentar que a biblioteca
Concurso:
Banco do Brasil
Disciplina:
Programação
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
dataset['sentimento'] = np.where(dataset['stars'] >= 4, 'bom', 'ruim')
Quanto aos valores do campo sentimento, o referido comando atribuirá o valor
Concurso:
Banco do Brasil
Disciplina:
Programação
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:
Concurso:
Banco do Brasil
Disciplina:
Programação
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
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
