Atividade Objetiva 03_ 01 - Linguagens de Programação para Ciência de Dados (2020)

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15/06/2021 Atividade Objetiva 03: 01 - Linguagens de Programação para Ciência de Dados (2020)
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Atividade Objetiva 03
Entrega Sem prazo Pontos 10 Perguntas 6
Limite de tempo Nenhum Tentativas permitidas Sem limite
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 5 2 minutos 10 de 10
MAIS RECENTE Tentativa 5 2 minutos 10 de 10
Tentativa 4 1 minuto 8,67 de 10
Tentativa 3 1 minuto 8,33 de 10
Tentativa 2 4 minutos 5,67 de 10
Tentativa 1 11 minutos 3 de 10
 As respostas corretas estão ocultas.
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Enviado 15 de abr de 2020 em 20:35
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1 / 1 ptsPergunta 1
Qual a saída correta para código a seguir?
import numpy as np 
series = [[23,45,12,679], [14,48,69,38]] 
new_series = np.array(series) 
print(new_series.ndim) 
print(new_series.shape)
 2 (2, 4) 
 2 (4, 2) 
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 4 (2) 
 2 (4) 
2 / 2 ptsPergunta 2
Vamos supor que eu queira criar um ndarray de uma dimensão, com
10 posições armazenando o valor 4. Quais das seguintes formas são
corretas?
 a = np.zeros(10) + 4 
Correto! O comando np.zeros((10)) cria um ndarray com 10 
elementos, todos com valor zero. Portanto, quando o 
adicionarmos o escalar 4 teremos um ndarray com 10 elementos 
com valor 4.
 a = np.zeros(10) * 4 
 a = np.ones(10) * 4 
Correto! O comando np.ones((10)) cria um ndarray com 10 
elementos, todos com valor um. Portanto, quando o 
multiplicarmos por 4 teremos um ndarray com 10 elementos com 
valor 4.
 a= np.ones(10) + 4 
 a = np.full(10, 4) 
Correto! O comando np.full(10,4) retorna um ndarray com 10 
posições, armazenando o número 4 em cada uma delas.
2 / 2 ptsPergunta 3
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Qual é a saída correta para o código Python a seguir? 
 
import numpy as np 
dataset = np.array(['paul', 'jacob', 'vince', 'paul', 'miky', 'lare
nce', 'warren']) 
print(dataset == 'paul')
 [True False False True False False False] 
 True 
 [False False False True False False False] 
 [True False False False False False False] 
2 / 2 ptsPergunta 4
Qual é a saída para o código a seguir?
import numpy as np 
 
percentiles = [98, 76.37, 55.55, 69, 88] 
first_subject = np.array(percentiles) 
print(first_subject.dtype.name)
 
 'float64' 
 'int32' 
 'str' 
 'bool' 
 'float' 
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1 / 1 ptsPergunta 5
Quais das opções substituem todos os números pares do array abaixo
por -1?
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
 arr[::2] = -1 
 arr[1::2] = -1 
 arr[arr % 2 == 0] = -1 
 arr[-2::-2] = -1 
2 / 2 ptsPergunta 6
Após criar uma matriz identidade de 5x5, um programador deseja
preencher os elementos acima e abaixo da diagonal principal com o
número -1. Como ele pode fazer isso?
arr = np.eye(5)
 
 arr[arr == 0] = -1 
 arr[arr != 1] = -1 
 arr = np.full((5x5),-1) 
 arr = arr - (np.eye(5) + 1) 
Pontuação do teste: 10 de 10
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