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Questão FC95922

A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a seguir. Se um conjunto de dados for armazenado em um array numpy, então, por meio dos seus métodos pré-definidos, será po

Linguagens de Programação

CEBRASPE (CESPE) · 2023

A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a seguir.

Se um conjunto de dados for armazenado em um array numpy, então, por meio dos seus métodos pré-definidos, será possível obter dados de resumo estatístico desse conjunto de dados.
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Gabarito

Certo

Comentário do professor

Comentário: A afirmação é correta, pois a biblioteca NumPy oferece uma série de funções que permitem calcular estatísticas descritivas, como média, mediana, desvio padrão e muito mais, diretamente em arrays. Esses métodos são otimizados para trabalhar com grandes volumes de dados, proporcionando uma maneira eficiente de obter resumos estatísticos. Além disso, a biblioteca Pandas, que se baseia em NumPy, expande essas funcionalidades ao fornecer estruturas de dados mais complexas, como DataFrames, que também incluem métodos para calcular estatísticas descritivas de maneira simples e intuitiva. Portanto, é perfeitamente possível obter dados de resumo estatístico de um conjunto armazenado em um array NumPy.


Vamos entender melhor:

Um array (ou "arranjo", em português) do NumPy pode ser entendido como uma tabela de números organizada em linhas e colunas. Ele é parecido com uma planilha do Excel ou com uma lista de números organizados dentro de colchetes [], mas é mais eficiente para cálculos matemáticos e estatísticos.

Por exemplo, imagine que você tem uma lista de idades de pessoas:



Esse array NumPy permite calcular resumos estatísticos facilmente, como:
  • Média (idade média): np.mean(idades)
  • Mediana (valor central): np.median(idades)
  • Desvio padrão (variação dos valores): np.std(idades)
  • Valor máximo e mínimo: np.max(idades), np.min(idades)
Ou seja, um array NumPy permite armazenar números e obter rapidamente informações estatísticas sobre eles. Isso facilita análises e cálculos, sendo muito usado em ciência de dados e inteligência artificial.



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