Com relação às bibliotecas Matplotlib, Seaborn, Streamlit e ...

Gabarito: E - Errado

Para analisar o enunciado e entender a questão, é necessário conhecer a biblioteca Seaborn, que é uma biblioteca de visualização de dados em Python que fornece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes. Entretanto, a função utilizada para criar um histograma no Seaborn não é a histogram(), mas sim a histplot() ou distplot() em versões mais antigas.

O Seaborn é baseado no Matplotlib, uma biblioteca de plotagem mais básica e de baixo nível, mas o Seaborn adiciona estilos e funcionalidades que facilitam a criação de gráficos mais complexos e com aparência mais agradável. Em contraste, a função hist() do Matplotlib poderia ser confundida aqui, pois é a função que gera histogramas nessa biblioteca específica.

Além disso, a questão menciona outras bibliotecas como Streamlit, que é uma ferramenta para criar aplicativos da web para análise de dados em Python, e Scipy, uma biblioteca que contém módulos para otimização, álgebra linear, integração, interpolação, funções especiais, FFT, processamento de sinal e imagem, resolução de equações diferenciais e outros problemas comuns em ciência e engenharia.

No contexto de preparação para concursos, é essencial estar atualizado com as funções e características das bibliotecas mais usadas em Python para ciência de dados e programação. Compreender as capacidades e as diferenças entre essas ferramentas pode ser decisivo para responder questões técnicas corretamente.

Portanto, a afirmação está errada porque a biblioteca Seaborn não possui uma função chamada histogram(). Ao invés disso, utiliza-se histplot() para a criação de histogramas.

A função correta é a histplot()

seaborn.histplot

seaborn.histplot(data=None, *, x=None,....

Plot univariate or bivariate histograms to show distributions of datasets.

A histogram is a classic visualization tool that represents the distribution of one or more variables by counting the number of observations that fall within discrete bins.

This function can normalize the statistic computed within each bin to estimate frequency, density or probability mass, and it can add a smooth curve obtained using a kernel density estimate, similar to kdeplot().

https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.histplot.html