Arrays_python

Uma matriz one hot é uma matriz binária utilizada para representar valores categóricos de forma numérica. Nessa representação, cada valor categórico é codificado em um vetor binário onde apenas um dos elementos é 1 (hot) e os demais são 0. Cada posição no vetor representa uma categoria específica, permitindo assim distinguir e identificar cada categoria de forma única. Essa representação é comumente utilizada em problemas de classificação, onde o objetivo é atribuir uma única classe a cada amostra.

Qual código abaixo gera uma matriz one hot a partir de um array 'y' com 'n_classes' classes?

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A matriz A é dada por:

A = np.arange(24).reshape(4, 6)

Para obter a média das linhas da matriz A, podemos usar a função np.mean() especificando o eixo correto. O resultado correto será:

• [ 2.5 8.5 14.5 20.5]

• [ 2.5 8.5 14.5 20]

• 11.5

• [ 9. 10. 11. 12. 13. 14.]

• [ 9. 10. 11. 12. 13. 10.]

A equação sigmoid é dada por:

Como implementa-la em numpy?

Para validar a função sigmoid, podemos testá-la em um exemplo simples. Por exemplo, para calcular o valor sigmoid de 0, podemos usar:

sigmoid(0)

O valor retornado deve ser aproximadamente 0.5, pois a função sigmoid mapeia o número 0 para o valor 0.5.

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O que o método np.cumsum faz em Python?

• [5, 9, 12, 14, 15]

• [1, 2, 3, 4, 5]

• [1, 3, 6, 10, 15]

• [1, 2, 5, 9, 14]

• [1, 3, 5, 7, 9]

O que o parâmetro axis representa no método np.cumsum?

• O número de dimensões do array.

• O eixo ao longo do qual a soma acumulada é calculada.

• O número total de elementos no array.

• A média dos elementos do array.

• O valor máximo dos elementos do array.

Dado o seguinte array em numpy.

arr = numpy.array([[1, 2, 3, 4, 5],

[6, 7, 8, 9, 10],

[11, 12, 13, 14, 15],

[16, 17, 18, 19, 20] ])

print(arr)

print([1, 2, 3, 4, 5] in arr.tolist())

print([16, 17, 20, 19, 18] in arr.tolist())

print([3, 2, 5, -4, 5] in arr.tolist())

print([11, 12, 13, 14, 15] in arr.tolist())

• True, False, False, None

• True, NaN, False, None

• True, False, False, True

• True, True, False, None

• True, None, False, None

Qual é o code mais eficiente?

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Considere o seguinte código em Python:

Qual será o valor final atribuído à variável result após a execução deste código?

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Considere o seguinte código em Python:

Qual será o valor final atribuído à variável result após a execução deste código?

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Qual é a diferença entre as funções np.linspace e np.arange no NumPy?

• np.linspace gera uma sequência de números espaçados uniformemente, enquanto np.arange gera uma sequência de números inteiros com um intervalo especificado.

• np.linspace gera uma sequência de números inteiros com um intervalo especificado, enquanto np.arange gera uma sequência de números espaçados uniformemente.

• Ambas as funções são equivalentes e geram uma sequência de números inteiros com um intervalo especificado.

• Ambas as funções são equivalentes e geram uma sequência de números espaçados uniformemente.

• np.linspace é usado para criar uma matriz multidimensional, enquanto np.arange é usado apenas para criar arrays unidimensionais.