A função que irá transferir os elementos da pilha p1 para p2, de modo que p1 fique vazia e p2 tenha a mesma configuração que p1 tinha antes da chamada da função, é a seguinte: (B) def fb(p1, p2):&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if(len(p1)==0):&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;x = p1[len(p1)-1]&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;del p1[len(p1)-1]&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;fb(p1, p2)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;p2.append(x) Nessa função, chamada "fb", é utilizada uma abordagem recursiva para transferir os elementos de p1 para p2. A função verifica se a pilha p1 está vazia. Se estiver vazia, a função retorna e encerra a recursão. Caso contrário, a função armazena o valor do topo da pilha p1 na variável "x" e remove o último elemento de p1 usando "del p1[len(p1)-1]". Em seguida, a função chama a si mesma, passando p1 e p2 como parâmetros, para continuar transferindo os elementos restantes. Quando a recursão chega ao fim, ou seja, quando p1 está vazia, a função adiciona o valor de "x" ao topo da pilha p2 usando "p2.append(x)". Dessa forma, ao chamar a função fb(p1, p2), sendo p1 a pilha inicial com elementos e p2 uma pilha vazia, os elementos serão transferidos de p1 para p2, resultando em p1 vazia e p2 com a mesma configuração que p1 tinha inicialmente. Portanto, a resposta correta é a opção (B).

 NumPy oferece rotinas de tratamento de dados como groupby, merge e join, e que a Matplotlib fornece execução eficiente em transformadores, CPUs, GPUs e TPUs.

 Pandas oferece estruturas de dados e algoritmos espaciais para tratamento de imagens multidimensionais, e que a Matplotlib fornece suporte para redes neurais profundas.

 PyTorch adota o modelo computacional dinâmico (Define-by-Run), e que a TensorFlow utiliza o modelo estático (Define-and-Run).

 Scikit-learn oferece tensores para geração de autovalores e autovetores, e que a Pandas fornece um sistema de diferenciação automática de computação de gradientes.

 TensorFlow oferece suporte a diversos tipos de dados, tais como JSON e SQL, e que a SciPy nativamente desenha múltiplos gráficos dentro de uma mesma figura.

<!DOCTYPE html>
<html lang="pt-BR">
<head>
 <meta charset="UTF-8">
 <style>
 body {
 font-size: 16px;
 line-height: 1.5;
 }
 .blue {
 color: blue;
 }
 math {
 font-size: 16px;
 }
 </style>
</head>
<body>
 A questão proposta pela banca CESGRANRIO aborda a escolha de bibliotecas em Python para cientistas de dados, o que é um tema central na análise e manipulação de dados. As alternativas apresentadas envolvem diferentes bibliotecas, e é fundamental entender as particularidades de cada uma delas para realizar a escolha correta. Vamos analisar cada alternativa apresentada.
 

 <ul>
 <li>A) NumPy oferece rotinas de tratamento de dados como groupby, merge e join, e que a Matplotlib fornece execução eficiente em transformadores, CPUs, GPUs e TPUs.
 Essa alternativa é incorreta. A biblioteca NumPy é amplamente conhecida por oferecer suporte a arrays e matrizes, além de funções matemáticas avançadas e operações sobre esses arrays. Contudo, as rotinas de tratamento de dados mencionadas, como groupby, merge, e join, são características principais da biblioteca Pandas, e não do NumPy. Além disso, a Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados que não é especificamente otimizada para execução em transformadores, CPUs, GPUs ou TPUs, embora possa ser utilizada em ambiente que suporta essas soluções.
 </li>
 

 <li>B) Pandas oferece estruturas de dados e algoritmos espaciais para tratamento de imagens multidimensionais, e que a Matplotlib fornece suporte para redes neurais profundas.
 Esta alternativa também é incorreta. A biblioteca Pandas é ideal para manipulação e análise de dados, mas não se especializa especificamente em algoritmos espaciais para tratamento de imagens, que é mais o domínio de bibliotecas como OpenCV. Além disso, a Matplotlib é uma biblioteca de visualização que não fornece suporte nativo para redes neurais profundas; essa área é mais associada ao Keras e ao TensorFlow.
 </li>
 

 <li>C) PyTorch adota o modelo computacional dinâmico (Define-by-Run), e que a TensorFlow utiliza o modelo estático (Define-and-Run).
 A alternativa C é correta. O PyTorch realmente utiliza um modelo de computação dinâmica, permitindo que os gráficos computacionais sejam definidos durante a execução, o que oferece grande flexibilidade, especialmente durante a fase de treinamento de modelos. Por outro lado, o TensorFlow tradicionalmente utilizou um modelo de computação estática, conhecido como Define-and-Run, onde o gráfico é definido antes da execução, embora esta abordagem tenha evoluído para permitir também a execução dinâmica com TensorFlow 2.0 e o uso do Keras.
 </li>
 

 <li>D) Scikit-learn oferece tensores para geração de autovalores e autovetores, e que a Pandas fornece um sistema de diferenciação automática de computação de gradientes.
 Essa alternativa é incorreta. O Scikit-learn é uma biblioteca voltada para aprendizado de máquina e não fornece suporte direto a tensores, que são utilizados em bibliotecas como TensorFlow e PyTorch. A geração de autovalores e autovetores geralmente é realizada através de bibliotecas específicas para álgebra linear, como NumPy. A Pandas, por sua vez, é uma biblioteca excelente para manipulação de dados, mas não tem um sistema de diferenciação automática; essa funcionalidade é típica de bibliotecas como TensorFlow e PyTorch.
 </li>
 

 <li>E) TensorFlow oferece suporte a diversos tipos de dados, tais como JSON e SQL, e que a SciPy nativamente desenha múltiplos gráficos dentro de uma mesma figura.
 Esta alternativa é incorreta. Embora o TensorFlow suporte a manipulação de dados não estruturados, como texto ou imagens, não é diretamente utilizado para manipular dados em formatos como JSON ou SQL. Em vez disso, bibliotecas como Pandas ou SQLAlchemy são normalmente utilizadas para essa finalidade. Quanto à SciPy, essa é uma biblioteca focada em algoritmos e cálculos científicos e não é primariamente destinada a visualização de dados; embora funcione bem em conjunto com a Matplotlib para gráficos, não possui funcionalidade nativa de desenhar múltiplos gráficos em uma única figura.
 </li>
 
 </ul>

 Após a análise detalhada de cada alternativa, fica claro que a alternativa C é a única que está correta ao afirmar sobre as características dos modelos computacionais utilizados pelo PyTorch e pelo TensorFlow.
 

 Portanto, a alternativa correta é C.
 

</body>
</html>

import numpy as np m=np.matrix('1 2 3 4 5 6 7 8 9') print(m) print(m.max())

import numpy as np m=np.matrix('1 2 3;4 5 6;7 8 9') print(m) print(m.mean())

m=matrix('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9') print(m) print(m.std())

m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] print(m) import numpy as np print(m.mean())

m=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] print (m) print(m[0]+m[1]+m[2]+m[3]+m[4]+m[5]+m[6]+m[7]+m[8])

<!DOCTYPE html>
<html lang="pt-BR">
<head>
 <meta charset="UTF-8">
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 body {
 font-size: 16px;
 line-height: 1.5;
 }
 .blue {
 color: blue;
 }
 math {
 font-size: 16px;
 }
 </style>
</head>
<body>
 Para resolver essa questão, vamos analisar o que é solicitado no enunciado. O programador deve criar uma matriz 3x3 utilizando a biblioteca NumPy, que é amplamente utilizada em Python para trabalhar com arrays e matrizes. Além de exibir essa matriz, é necessário calcular a média dos números contidos nela e imprimir este valor.
 
 
 A matriz 3x3 que contém os números de 1 a 9 pode ser representada da seguinte forma:
 
 
 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" style="font-size: 16px;">
 <mo>(</mo>
 <mo>[</mo>
 <mo>[</mo>
 <mn>1</mn>
 <mo>,</mo>
 <mn>2</mn>
 <mo>,</mo>
 <mn>3</mn>
 <mo>]</mo>
 <mo>,</mo>
 <mo>[</mo>
 <mn>4</mn>
 <mo>,</mo>
 <mn>5</mn>
 <mo>,</mo>
 <mn>6</mn>
 <mo>]</mo>
 <mo>,</mo>
 <mo>[</mo>
 <mn>7</mn>
 <mo>,</mo>
 <mn>8</mn>
 <mo>,</mo>
 <mn>9</mn>
 <mo>]</mo>
 <mo>]</mo>
 <mo>)</mo>
 </math>
 

 Agora, para calcular a média de todos esses números, podemos utilizar a função mean() disponível na biblioteca NumPy. A média é calculada somando todos os elementos e dividindo pelo número total de elementos (neste caso, 9).
 
 
 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" style="font-size: 16px;">
 <mi>média</mi> = 
 <frac>
 <mo>(</mo>
 <mn>1</mn>
 <mo>+</mo>
 <mn>2</mn>
 <mo>+</mo>
 <mn>3</mn>
 <mo>+</mo>
 <mn>4</mn>
 <mo>+</mo>
 <mn>5</mn>
 <mo>+</mo>
 <mn>6</mn>
 <mo>+</mo>
 <mn>7</mn>
 <mo>+</mo>
 <mn>8</mn>
 <mo>+</mo>
 <mn>9</mn>
 <mo>)</mo>
 <mo>/</mo>
 <mn>9</mn>
 </frac>
 </math>
 
 
 Conforme o pedido, a seguir, faremos uma análise detalhada de cada uma das alternativas apresentadas:
 

 <ul>
 <li>A) import numpy as np m=np.matrix('1 2 3 4 5 6 7 8 9') print(m) print(m.max())
 Esta alternativa é incorreta. Embora o código importe a biblioteca corretamente e print a matriz, ele cria uma matriz única dimensional com o método np.matrix(), que não roda como uma matriz 3x3. Além disso, a função print(m.max()) retorna o valor máximo da matriz ao invés da média.
 </li>
 
 
 <li>B) import numpy as np m=np.matrix('1 2 3;4 5 6;7 8 9') print(m) print(m.mean())
 Esta é a alternativa correta. O uso da função np.matrix() onde os elementos são organizados em linhas utilizando o ponto e vírgula permite que a matriz 3x3 seja criada de forma correta. O comando print(m.mean()) calcula e exibe a média (5,0) dos números de 1 a 9.
 </li>
 
 
 <li>C) m=matrix('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9') print(m) print(m.std())
 Esta alternativa é incorreta. Aqui, a função matrix() não é precedida da biblioteca NumPy, portanto, não será reconhecida pelo ambiente Python. Além disso, m.std() retorna o desvio padrão e não a média dos números.
 </li>
 
 
 <li>D) m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] print(m) import numpy as np print(m.mean())
 Essa alternativa é incorreta porque, embora a matriz seja apresentada corretamente, a função mean() não pode ser chamada diretamente em uma lista (que é a estrutura utilizada aqui). Seria necessário converter m para um objeto NumPy para que a função funcione corretamente.
 </li>
 
 
 <li>E) m=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(m) print(m[0]+m[1]+m[2]+m[3]+m[4]+m[5]+m[6]+m[7]+m[8])
 Esta alternativa está incorreta, pois embora a matriz seja uma lista de elementos, ele não calcula a média. O que é impresso aqui é apenas a soma dos elementos, que resulta em 45, sem qualquer operação de média.
 </li>
 </ul>
 

 Portanto, a alternativa correta é B.
 
</body>
</html>

Questões de Tecnologia da Informação - Python - Caixa Econômica Federal