No que se refere às bibliotecas Numpy, Pandas, Matplotlib e ...

Gabarito: C - Certo

Para entendermos o motivo pelo qual a alternativa está correta, precisamos abordar brevemente o que cada uma das bibliotecas mencionadas oferece e como se relacionam com a plotagem de gráficos em Python, em especial os histogramas.

A biblioteca Numpy é fundamental para a computação científica com Python. Ela oferece, dentre outras coisas, um poderoso objeto array N-dimensional, que é frequentemente utilizado para armazenar dados numéricos de forma eficiente.

A biblioteca Pandas é especializada em manipulação e análise de dados. Ela fornece estruturas de dados como Series e DataFrame, que são essenciais para trabalhar com dados de forma tabular (como em planilhas e bancos de dados).

Matplotlib é uma biblioteca de plotagem que permite a criação de uma ampla variedade de gráficos estáticos, animados e interativos em Python. É aqui que a capacidade de plotar histogramas entra em jogo, já que Matplotlib possui uma função chamada hist que é utilizada especificamente para esse propósito.

Por fim, Scipy é uma biblioteca que usa Numpy para fins de matemática, ciência e engenharia. Ela possui módulos para otimização, álgebra linear, integração, entre outros, mas não é diretamente relacionada à plotagem de gráficos.

Com base nisso, podemos compreender que a capacidade de criar histogramas em Python é fornecida pela biblioteca Matplotlib, que é amplamente utilizada para visualização de dados. Portanto, a afirmação de que a plotagem de gráficos em Python permite a criação de histogramas é correta, justificando o gabarito como Certo.

a plotagem de gráficos em Python permite a criação de histogramas. Um histograma é um gráfico de barras que representa a frequência ou a distribuição de dados numéricos em intervalos de classe específicos.

import matplotlib.pyplot as plt

# Criar um conjunto de dados

dados = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 8, 9]

# Criar um histograma

plt.hist(dados, bins=[0, 2, 4, 6, 8, 10], edgecolor='black')

# Adicionar rótulos nos eixos

plt.xlabel('Valores')

plt.ylabel('Frequência')

# Mostrar o gráfico

plt.show()

Neste exemplo, a função é usada para criar um histograma dos dados especificados, com os intervalos de classe definidos pelo parâmetro . O parâmetro é usado para adicionar uma borda preta nas barras do histograma. Os rótulos dos eixos são adicionados usando as funções e . Por fim, a função é usada para exibir o gráfico.