A visualização de dados com Python permite transformar informações em representações gráficas de forma flexível e personalizada. Com o apoio de recursos programáveis, é possível construir gráficos variados, automatizar processos e adaptar visualizações a diferentes contextos analíticos. Essa abordagem favorece a exploração de dados e a geração de insights de maneira dinâmica e escalável. Com base nos assuntos estudados sobre visualização de dados com Python, observe as afirmativas a seguir: I. Para gerar gráficos de dispersão tridimensionais com categorização visual, é necessário atribuir coordenadas aos eixos X, Y e Z e utilizar parâmetros adicionais para representar variáveis com cor e símbolo. II. A biblioteca Plotly permite a criação de gráficos interativos em Python, e seu módulo Express simplifica a construção de visualizações com base em DataFrames. III. O uso da função map permite modificar valores de uma coluna em um DataFrame com base em uma regra de categorização definida por dicionário, sendo útil para visualizações comparativas. IV. A criação de histogramas com a biblioteca Plotly requer a definição manual dos intervalos de classe, pois o método nativo não realiza esse processo automaticamente ao receber dados categóricos. É correto o que se afirma em: Questão 2Resposta a. I, III e IV, apenas. b. I, II e IV, apenas. c. I, II e III, apenas. d. I, II, III e IV. e. II, III e IV, apenas.