Questões de Concurso

[Questão inédita] Considere uma pilha implementada em Python, utilizando uma lista.

stack = [] stack.append(10)
stack.append(20)
stack.pop()
stack.append(30)
stack.append(50)
stack.pop()
stack.append(60)
stack.append(70)
stack.append(80)

Qual seria a estrutura da pilha ao final da execução dos códigos?

[Questão inédita] Considere a seguinte classe em Python:

Qual é a saída do código a seguir?

r1 = Retangulo(5,10)

r2 = Retangulo(3,7)

area_total = r1.calcular_area() + r2.calcular_ area()

print(area_total)

[Questão inédita] Considere o seguinte trecho de código na linguagem Python:

Ao chamar a função f, passando-se como parâmetro o valor 6, o resultado esperado é:

Um time de cientistas de dados usa a linguagem Python e o pacote Numpy para desenvolver um sistema de recomendação que utiliza perfis de usuário baseados em vetores, nos quais cada elemento representa a afinidade do usuário por um determinado produto bancário. Considere dois perfis de usuários, X e Y, e seus respectivos vetores, usuarioX e usuarioY. Para identificar se esses usuários têm gostos similares e fazer recomendações precisas, é crucial calcular a similaridade entre seus perfis. Uma das métricas utilizadas para esse fim é o cosseno da similaridade, calculado a partir do produto escalar entre os dois vetores de perfis de usuário dividido pelo produto das magnitudes desses vetores.
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código calcula corretamente o produto escalar entre os dois vetores, usuarioX e usuarioY?

Um cientista de dados está utilizando Python e SciPy no desenvolvimento de um modelo para prever o preço de venda de imóveis com base em sua área construída, de modo a atender a um sistema de financiamento de imóveis. Para isso, obteve dados da área construída, guardados no vetor area, e dos preços de venda de imóveis, guardados no vetor preco, em uma mesma região nos últimos 3 anos.
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código é adequado para ajustar um modelo de regressão linear entre a área construída dos imóveis (variável independente) e seus preços de venda (variável dependente)?