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Ano: 2022
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 13ª Região (PB)
Prova:
FGV - 2022 - TRT - 13ª Região (PB) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |
Q1993163
Programação
Analise o script abaixo
from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans Data = {'x': [36,35,23,28,34,32,30,23,36,34,66,55,56,44,51,56,52,51,64,48,4 9,50,36,34,43,46,40,42,52,47],
'y':
[76,52,52,79,60,73,73,58,70,76,52,33,41,45,52,37,36,59,60,51,2 6,21,15,13,21,10,30,28,10,17] }
df = DataFrame(Data,columns=['x','y']) m = KMeans(n_clusters=3).fit(df) d = m.cluster_centers_ plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.scatter(df['x'], df['y'], c= m.labels_.astype(float), s=100, alpha=0.5) plt.scatter(d[:, 0], d[:, 1], c='red', s=250, marker='*') plt.grid() plt.show()
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from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans Data = {'x': [36,35,23,28,34,32,30,23,36,34,66,55,56,44,51,56,52,51,64,48,4 9,50,36,34,43,46,40,42,52,47],
'y':
[76,52,52,79,60,73,73,58,70,76,52,33,41,45,52,37,36,59,60,51,2 6,21,15,13,21,10,30,28,10,17] }
df = DataFrame(Data,columns=['x','y']) m = KMeans(n_clusters=3).fit(df) d = m.cluster_centers_ plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.scatter(df['x'], df['y'], c= m.labels_.astype(float), s=100, alpha=0.5) plt.scatter(d[:, 0], d[:, 1], c='red', s=250, marker='*') plt.grid() plt.show()
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