A computação orientada a array em Python tem suas raízes em 1995, quando Jim Hugunin criou a bibliotecaNumeric. Nos 10 anos seguintes, muitas comunidades de programação científica começaram a fazerprogramação de array em Python, mas o ecossistema de bibliotecas se fragmentou no início dos anos 2000.Em 2005, Travis Oliphant conseguiu criar o projeto NumPy a partir dos projetos Numeric e Numarray parareunir a comunidade em torno de uma única estrutura de computação de matriz. MCKINNEY, Wes. Python para análise de dados: Tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython.Novatec Editora, 2019. Dado código abaixo e as operações de array com Numpy. data = np.random.randn(2, 3) array([[-0.46861928, -0.34678617, 1.24901699], [-2.06738552, -0.15010294, 2.29204945]]) data2 = np.random.rand(2,3) array([[0.73033356, 0.19192062, 0.81128694], [0.02177929, 0.85968289, 0.82419919]]) data3 = np.maximum(data, data2) É correto afirmar que a saída deste código será: A ) data3 == array([[2.29204945, -0.15010294, -2.06738552],[1.24901699, -0.34678617, -0.46861928]]) B ) data3 == array([[-0.46861928, -0.34678617, 0.81128694],[-2.06738552, -0.15010294, 0.82419919]]) C ) data3 == array([[0.73033356, 0.19192062, 1.24901699],[0.02177929, 0.85968289, 2.29204945]]) D ) data3 == array([[-0.46861928, -2.06738552],[-0.34678617, -0.15010294],[ 1.24901699, 2.29204945]])