A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a s...

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Q2276911 Programação
A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a seguir.

A biblioteca numpy permite realizar operações matemáticas entre arrays de diferentes dimensões usando o mecanismo de broadcast

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Alternativa Correta: C - certo

A questão trata do conceito de broadcast na biblioteca NumPy, que é um pacote fundamental para a computação científica com Python. O broadcasting é um poderoso mecanismo que permite o numpy realizar operações aritméticas entre arrays de diferentes tamanhos ou dimensões. O termo broadcast em inglês significa 'transmissão' ou 'difusão', e neste contexto, refere-se ao processo de estender os arrays menores para que eles tenham a mesma forma que os maiores, permitindo assim operações termo a termo.

Por exemplo, se quisermos adicionar um número (um array de dimensão zero, ou escalar) a todos os elementos de um array, o NumPy irá 'difundir' esse número para corresponder à forma do array mais grande, efetivamente criando uma versão estendida do número que tem a mesma forma do array e, então, realizar a adição.

Essa funcionalidade é estendida a arrays de diferentes dimensões, permitindo uma série de operações matemáticas sem a necessidade de escrever loops explícitos para manipulação de índices. Por exemplo, se quisermos adicionar um vetor a cada linha de uma matriz, o broadcasting permite que essa operação seja realizada de maneira simples e eficiente.

Portanto, a afirmação de que a biblioteca NumPy permite realizar operações matemáticas entre arrays de diferentes dimensões usando o mecanismo de broadcast é correta, validando a alternativa (C) como a correta.

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A biblioteca NumPy permite realizar operações matemáticas entre arrays de diferentes dimensões usando um mecanismo chamado "broadcasting".

Broadcasting é um conjunto de regras que permite que as operações sejam executadas em arrays com diferentes formas, desde que algumas condições sejam atendidas. Isso facilita o trabalho com arrays de diferentes tamanhos e torna o código mais flexível e eficiente. 

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