Questões de Concurso
Sobre python em programação
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O Pandas é uma das bibliotecas de Python que é utilizada para trabalhar com análise de dados e é utilizada em mineração de dados, por exemplo, por oferecer uma série de funções que permitem a leitura e manipulação de dados.
Julgue o item a seguir, a respeito de TensorFlow.
Pipelines, em TensorFlow, são um conjunto de componentes
padrão que podem ser utilizados como parte de um script de
treinamento de machine learning.
Streamlit é uma biblioteca utilizada para criar interfaces web, como, por exemplo, um dashboard com vários gráficos interativos.
from scipy import optimize x = [-2,-1.6, -1.2, -0.8, -0.4, 0, 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2.0] def f(x): return x*x-1 ra = optimize.root(f, 0.5) print(“ra %s” % (ra.x))
A execução do código Python apresentado anteriormente resultará no seguinte. ra [1.]
A função histogram() do Seaborn permite que se gere um histograma de um array unidimensional.
O módulo pyplot da biblioteca Matplotlib é um conjunto de funções de estilo de comando que permitem que gráficos sejam gerados.
O resultado da execução do código a seguir será
3.45359236999999997. from scipy import constants print(constants.pi)
import numpy as np a = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) print(a) print(a.shape)
O resultado da execução do código Python apresentado anteriormente é o que se segue.
[[1 2] [3 4] [5 6] ['x','i4'] ['y','i4']] (3, 2)
A respeito da biblioteca Numpy, julgue o item a seguir.
O resultado da execução do código Python a seguir resultará em valores diferentes para as variáveis c e d.
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[4,3],[2,1]])
c= np.dot(a,b)
print(c)
d=a*b
print(d)
No que se refere à biblioteca Pandas, julgue o próximo item.
import pandas as pd
a = [10, 78, 23]
myvar = pd.Series(a, index = [“x”, “y”, “z”])
print(myvar.describe())
Caso o código em Python precedente seja executado, então será apresentado em tela o que se segue.
count 4.000000
mean 38.000000
std 6.097091
min 10.000000
25% 16.500000
50% 23.000000
75% 50.500000
max 78.000000
dtype: float64
A biblioteca numpy permite realizar operações matemáticas entre arrays de diferentes dimensões usando o mecanismo de broadcast.
O método describe() da biblioteca Pandas retorna as linhas superiores e inferiores do DataFrame.
A biblioteca Pandas apresenta os dados em uma estrutura de DataFrame, composta por linhas e colunas.
Se um conjunto de dados for armazenado em um array numpy, então, por meio dos seus métodos pré-definidos, será possível obter dados de resumo estatístico desse conjunto de dados.
A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a seguir.
A classe numpy.poly1d() permite a criação de arrays
multidimensionais.
A regressão linear multivariada é usada para análises estatísticas em Python e trabalha com uma variável explicativa.
Com a função json.loads(), é possível ler os dados de um arquivo JSON.
No que se refere à manipulação de vetores em Python, julgue o item seguinte.
O código a seguir, escrito em Python, será executado sem
erros, pois, nativamente, é possível realizar operações
matemáticas complexas em vetores sem a necessidade de
importar bibliotecas.
u = [1, 2, 3]
v = [[1], [2], [3]]
print(u @ v)
A plotagem de gráficos em Python permite a criação de histogramas.
0 Python só permite a leitura e a escrita de arquivos .csv e .xsls por meio da biblioteca Pandas.