No que se refere às bibliotecas Numpy, Pandas, Matplotlib e ...
É possível criar um gráfico de linhas com a biblioteca Matplotlib.
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Gabarito: C - certo
A questão aborda o conhecimento sobre as bibliotecas utilizadas na linguagem de programação Python para análise de dados e visualização gráfica. Vamos entender cada uma delas brevemente:
- Numpy é uma biblioteca para a linguagem Python, que suporta operações com arrays e matrizes multidimensionais, além de fornecer uma grande coleção de funções matemáticas de alto nível.
- Pandas é uma biblioteca que oferece estruturas de dados e ferramentas para a manipulação e análise de dados eficazes e intuitivas, sendo ideal para dados tabulares e heterogêneos.
- Matplotlib é uma biblioteca de plotagem para o Python e seu complemento numérico Numpy. Ela fornece uma API orientada a objetos para incorporar gráficos em aplicações que usam kits de ferramentas de interface gráfica de usuário (GUI) como Tkinter, WxPython, Qt ou GTK. Também suporta muitos tipos de gráficos e plotagens, incluindo gráficos de linhas, barras, dispersão, entre outros.
- Scipy é uma biblioteca que usa o Numpy para fins de matemática, ciência e engenharia. Contém módulos para otimização, álgebra linear, integração, interpolação, funções especiais, FFT, processamento de sinal e imagem, resolução de equações diferenciais ordinárias e outras tarefas comuns na ciência e engenharia.
Respondendo especificamente à questão, a Matplotlib é uma das bibliotecas mais populares para a criação de gráficos e visualizações de dados em Python. A capacidade de criar gráficos de linhas é uma funcionalidade básica da Matplotlib e é realizada com grande facilidade. Um exemplo simples de como criar um gráfico de linhas usando Matplotlib seria:
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 20, 25, 30] plt.plot(x, y) plt.show()
Este código geraria um gráfico de linhas simples com os pontos (1,10), (2,20), (3,25), e (4,30) conectados por linhas. Portanto, a afirmação de que é possível criar um gráfico de linhas com a biblioteca Matplotlib é correta.
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Comentários
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Na programação tudo é possível! kkkkk
Bela resposta kkkkkkkk
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