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WorksheetsProva de Ciências de Dados - Colégio Estadual Vicente Rijo
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
No trecho df.describe().round(2), a função describe() tem como finalidade:
Exibir o conteúdo completo do DataFrame.
Retornar um resumo estatístico das colunas numéricas.
Arredondar todos os valores de texto.
Excluir colunas não numéricas.
Gerar automaticamente gráficos de dispersão.
O propósito da biblioteca pandas é:
Facilitar a análise e manipulação de dados em Python.
Criar gráficos interativos para visualização de dados.
Desenvolver aplicações web em Python.
Realizar cálculos matemáticos avançados.
No código df.corr(numeric_only=True).round(4), o parâmetro numeric_only=True serve para:
Converter todas as colunas em números inteiros.
Incluir apenas os dados categóricos na correlação.
Garantir que apenas colunas numéricas sejam consideradas no cálculo.
Exibir apenas valores arredondados.
Calcular a média de todos os dados.
O propósito da biblioteca numpy é:
Realizar operações matemáticas e manipulação eficiente de arrays multidimensionais.
Criar interfaces gráficas para aplicações.
Desenvolver páginas web dinâmicas.
Gerenciar bancos de dados relacionais.
A função plt.subplots(figsize=(20,6)) tem como papel principal:
Gerar um gráfico de barras automaticamente.
Criar uma figura e um conjunto de eixos com tamanho definido.
Calcular a correlação entre variáveis.
Definir o título e os rótulos do gráfico.
Apresentar estatísticas descritivas.
A biblioteca matplotlib.pyplot é utilizada principalmente para qual finalidade na análise de dados?
Visualizar e criar gráficos de dados.
Realizar cálculos matemáticos avançados.
Gerenciar bancos de dados relacionais.
Desenvolver interfaces gráficas de usuário.
No trecho plt.bar(df['nome'], df['notas']), o gráfico exibido será:
Um gráfico de dispersão entre nome e idade.
Um gráfico de linha com variação das notas.
Um gráfico de barras mostrando o desempenho dos alunos.
Um histograma com as idades dos alunos.
Um boxplot comparando idade e notas.
Por que é importante configurar rótulos e títulos (xlabel, ylabel, title) ao criar gráficos com o Matplotlib?
Para tornar os gráficos mais compreensíveis e facilitar a interpretação dos dados.
Para aumentar a velocidade de processamento dos gráficos.
Para adicionar efeitos visuais avançados automaticamente.
Para garantir que o gráfico seja exportado em alta resolução.
O código plt.show() é responsável por:
Limpar o gráfico atual.
Criar automaticamente uma nova figura.
Exibir na tela o gráfico configurado.
Exportar o gráfico para um arquivo.
Encerrar o notebook Jupyter.
O complemento em funções “.round(3)” serve para:
Arredondar um número para três casas decimais.
Multiplicar um número por três.
Dividir um número por três.
Converter um número para inteiro.
