Questões de Python (Programação)

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A seguir, é apresentado um fragmento de código em Python. 


import numpy as np

b = np.array([[1,2,3,5]])

c = b.transpose()

print(b.dot(c),sum(b),sum(c))


O fragmento de código acima provoca a seguinte saída:

  • A 39 [11] [11]
  • B 39 [1 2 3 5] 11
  • C [39] [1 2 3 5] 11
  • D [[39]] [11] [11]
  • E [[39]] [1 2 3 5] [11]

Em uma base de dados (dataset) com avaliações sobre a qualidade de um determinado produto, o campo stars tem um valor de 1 a 5. Na fase de pré-processamento, decidiu-se criar o campo sentimento com valores bom ou ruim, e utilizando-se da biblioteca NumPy, escreveu-se o comando abaixo:
dataset['sentimento'] = np.where(dataset['stars'] >= 4, 'bom', 'ruim')


Quanto aos valores do campo sentimento, o referido comando atribuirá o valor

  • A bom, para stars entre 2 e 5
  • B bom, para stars 4 e 5
  • C bom, para stars 3 e 4
  • D ruim, para stars 4 e 5
  • E ruim, para stars entre 1 e 4 

Ao programar em Python com Pandas, é possível usar máscaras para selecionar linhas específicas, de acordo com um padrão.
Nesse cenário, analise o seguinte código:
import pandas as pd data = {'x':[1,2,3], 'y':[3, 7, 11], 'z': [False, True, False]} df = pd.DataFrame(data) m = df['z'] == False ef = df[m] # a fazer print(ff)

Ao executar esse código, deseja-se obter a seguinte saída:
      x   y 0   1   3 2  3    11

O fragmento de código que deve substituir o comentário # a fazer para obter a saída desejada é

  • A ff = ef['x','y']
  • B ff = ef[] == 'x' or 'y'
  • C ff = ef[['x','y']]
  • D ff = ef.cols('x','y')
  • E ff = ef.cols(['x','y'])

Analise o código a seguir, feito em Python com o Scikit-learn.

import numpy as np import sklearn.linear_model as skl base = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) x = base.reshape((-1, 1)) y = base*2+3

# a fazer print('a', model.coef_[0]) print('b', model.intercept_)

A partir desse código, um programador quer obter os parâmetros a e b da equação y = ax + b, por meio de uma regressão linear, usando, para isso, os dados nos vetores x e y definidos no programa.
Qual linha de código deve substituir o comentário # a fazer de modo a realizar essa regressão linear? 

  • A model = skl.lr(x, y)
  • B model = skl.lr().fit(x, y)
  • C model = skl.LinearRegression(x, y)
  • D model = skl.LinearRegression([x, y])
  • E model = skl.LinearRegression().fit(x, y)

Analise o código Python a seguir.


Imagem relacionada à questão do Questões Estratégicas 


Assinale o resultado exibido na execução desse código.

  • A 1
  • B 3
  • C 6
  • D 15
  • E 75