---------------------------------- x = 25 y = 10 z = 3 e1 = (x % y > z or x // z < y) and not (x - z < y * 2) e2 = x % z == 0 and y + z <= x print(e1, e2) ----------------------------------
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---------------------------------- x = 25 y = 10 z = 3 e1 = (x % y > z or x // z < y) and not (x - z < y * 2) e2 = x % z == 0 and y + z <= x print(e1, e2) ----------------------------------
Considerando np a biblioteca numpy do Python, julgue o item a seguir.
Se A = np.array([[6],[2],[-1],[0],[-5],[6],[7],[9],[2]]),
A1 = A[3:7,01], e A2 = A1.reshape(2,2), então
np.linalg.det(A2)>20.
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código deve ser usado pelo cientista de dados?
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código calcula corretamente o produto escalar entre os dois vetores, usuarioX e usuarioY?
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código é adequado para ajustar um modelo de regressão linear entre a área construída dos imóveis (variável independente) e seus preços de venda (variável dependente)?
Considere o código a seguir, escrito na linguagem de programação Python (versão 3.11.3).
<1> x = {i: i ** 2 for i in range(10,0,-1)}
<2> y = sorted(x)
<3> z = (x[1], y[0], y[1])
Assinale a opção que indica o valor que z recebe na linha <3>.
minha_lista = ['Jair', 'Samuel', 'Jailton', 'Marcos', 'Pedro'] minha_lista.sort(key=len) # a função len "número de caracteres"
# será aplicada a cada elemento da lista
print(minha_lista)
A ordem de saída será
Considere o trecho de código a seguir, escrito na linguagem de programação Python.
import pandas as pd
dados = [['Distrito Federal', 61, 'DF'],
['Rio de Janeiro', 21, 'RJ'],
['São Paulo', 11, 'SP'],
['Acre', 68, 'AC'],
['Goiás', 62, 'GO'],
['Inexistente', 0, 'IX']]
df = pd.DataFrame(dados, columns=['Estado', 'DDD',
'Sigla'])
df.set_index('DDD')
print(df.loc[0].values)
A execução desse código resultará em qual saída na tela?
nums = [9, 8, 7, 6, 5]
nums.append(4)
nums.insert(2, 11)
print(len(nums))
A saída do código acima será:
Julgue o próximo item, relativo a noções de programação Python e R.
Considere o programa a seguir, escrito em R.
x <- c (3, 5, 7)
y <- c (1, 9, 11)
print (x + y)
Após a execução do programa, será obtido o seguinte resultado.
[1] 36
• Adicionar um documento ao final da fila.
• Remover o primeiro documento da fila (o próximo a ser impresso).
• Remover todos os documentos após um certo documento, cancelando suas impressões subsequentes.
Sabendo que uma lista em Python tem complexidade O(n) para algumas operações, qual das seguintes operações consome menos tempo de processamento?
Considere o trecho de código-fonte a seguir, escrito na linguagem de programação Python. mat = [
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]
]
A estrutura criada pelo código-fonte