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:
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
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
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?
Analise o código Python a seguir.
Assinale o resultado exibido na execução desse código.