Lista 4 - TSI

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06/11/2022 16:05 Lista 4: Tópicos em Sistemas de Informação - G1/T1 - 2022/2
https://pucminas.instructure.com/courses/112962/quizzes/333267 1/4
Lista 4
Entrega 13 nov em 23:59 Pontos 5 Perguntas 5
Disponível 25 out em 0:00 - 13 nov em 23:59 Limite de tempo Nenhum
Tentativas permitidas Sem limite
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 6 3 minutos 5 de 5
MAIS RECENTE Tentativa 6 3 minutos 5 de 5
Tentativa 5 3 minutos 4 de 5
Tentativa 4 9 minutos 3,57 de 5
Tentativa 3 20 minutos 3,67 de 5
Tentativa 2 7 minutos 1,03 de 5
Tentativa 1 2 minutos 1,2 de 5
 As respostas corretas estarão disponíveis em 14 nov em 0:00.
Pontuação desta tentativa: 5 de 5
Enviado 6 nov em 16:04
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1 / 1 ptsPergunta 1
Considere o código abaixo que utiliza o módulo Numpy:
import numpy as np 
A = np.arange(1, 16).reshape(3,5) 
print(A[A % 2 == 0][0:4])
Quais serão os valores impressos?
 [False True False True] 
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https://pucminas.instructure.com/courses/112962/quizzes/333267/history?version=6
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 [True False True False] 
 [2 4 6 8 10] 
 [2 4 6 8] 
 [0 2 4 6 8] 
1 / 1 ptsPergunta 2
Qual é a saída correta para o código Python a seguir? 
 
import numpy as np 
dataset = np.array(['paul', 'jacob', 'vince', 'paul', 'miky', 'larence', 
'warren']) 
print(dataset == 'paul')
 True 
 [True False False False False False False] 
 [False False False True False False False] 
 [True False False True False False False] 
1 / 1 ptsPergunta 3
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)
06/11/2022 16:05 Lista 4: Tópicos em Sistemas de Informação - G1/T1 - 2022/2
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 4 (2) 
 2 (2, 4) 
 2 (4) 
 2 (4, 2) 
1 / 1 ptsPergunta 4
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 - (np.eye(5) + 1) 
 arr[arr == 0] = -1 
 arr[arr != 1] = -1 
 arr = np.full((5x5),-1) 
1 / 1 ptsPergunta 5
Considere o código a seguir:
import numpy as np 
A = np.arange(1, 16).reshape(3,5)
Marque as alternativas que retornam todos os elementos da linha 1 do
ndarray A.
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 linha1 = A[1,0:] 
 linha1 = A[1,:] 
 linha1 = A[1] 
 linha1 = A[:][1] 
 linha1 = A[1:2,:][0] 
Pontuação do teste: 5 de 5