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Em um projeto de análise de dados utilizando Python e a biblioteca Matplotlib, um cientista de dados precisa visualizar rapidamente a distribuição percentual de categorias em um conjunto de dados que está na lista categorias. Para isso, ele decide utilizar um gráfico que represente essa distribuição de maneira intuitiva, optando por um gráfico de setores, também conhecido como gráfico de torta ou de pizza.
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código deve ser usado pelo cientista de dados?
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código deve ser usado pelo cientista de dados?
A Figura a seguir exibe uma fila e uma pilha de números inteiros:
O código Python a seguir implementa essas estruturas de dados por meio de listas.
pilha = [5,8,3,8,5]
pilAux = [ ]
fila = [4,4]
Admita que o módulo pilha contém as funções push(pil, e) e pop(pil), que implementam as operações usuais sobre uma pilha, e o módulo fila contém as funções enqueue(fila, e) e dequeue (fila), que implementam as operações usuais sobre uma fila. Ambos os módulos serão importados por um programa Python. Após a definição das estruturas de dados, esse programa Python executa uma sequência de comandos, de modo que, ao término da execução, as variáveis pilha e fila referenciam listas iguais.
Qual é essa sequência de comandos?
A biblioteca NumPy traz diversas funcionalidades para auxiliar o programador a lidar com matrizes. Suponha que um programador precise escrever um trecho de código, em Python, que crie uma matriz 3X3 para armazenar os números inteiros de 1 até 9 de forma ordenada, que exiba essa matriz na tela, que calcule a média desses números e que imprima o valor dessa média na tela.
O trecho de código que executa essas operações, na ordem apresentada, é
O trecho de código que executa essas operações, na ordem apresentada, é
Para cientistas de dados, usar bibliotecas de Python 3.9 é crucial, mas também desafiador. A variedade e a constante evolução das opções exigem domínio das diferentes sintaxes e funcionalidades. Além disso, é fundamental otimizar o desempenho e garantir a interoperabilidade entre essas bibliotecas. Dominar esse ecossistema é uma habilidade essencial para extrair insights significativos dos dados.
No processo de escolha, o cientista de dados deverá atentar que a biblioteca
No processo de escolha, o cientista de dados deverá atentar que a biblioteca
Concurso:
Banco do Brasil
Disciplina:
Programação
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
dataset['sentimento'] = np.where(dataset['stars'] >= 4, 'bom', 'ruim')
Quanto aos valores do campo sentimento, o referido comando atribuirá o valor
