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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Desafio 5: Ordenação de Subarranjo | NumPy
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
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Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python
IntroduçãoDesafio 1: Compreensão de ListaDesafio 2: Manipulação de StringsDesafio 3: Manipulação de DicionárioDesafio 4: Laços AninhadosDesafio 5: ClassesPerguntas Teóricas
2. NumPy
Desafio 1: Criação de ArrayDesafio 2: Manipulação de ArrayDesafio 3: Insights EstatísticosDesafio 4: Tratamento de Valores AusentesDesafio 5: Ordenação de SubarranjoQuestões Teóricas
3. Pandas
Desafio 1: Criação de DataFrameDesafio 2: Agrupamento de DadosDesafio 3: Indexação e MultiIndexaçãoDesafio 4: Alterando DataFrameDesafio 5: Iterando Sobre DadosQuestões Teóricas
4. Matplotlib
Desafio 1: Fundamentos da Construção de GráficosDesafio 2: Outros Tipos de GráficosDesafio 3: SubtramasDesafio 4: Personalizando GráficosDesafio 5: Adicionando Texto aos GráficosQuestões Teóricas
5. Seaborn
Desafio 1: Visualizando DistribuiçõesDesafio 2: Explorando Dados CategóricosDesafio 3: Gráficos RelacionaisDesafio 4: Gráficos de RegressãoDesafio 5: Gráficos de MatrizQuestões Teóricas
6. Estatísticas
Desafio 1: Probabilidades e DistribuiçõesDesafio 2: Teorema de BayesDesafio 3: Teste de HipótesesDesafio 4: Intervalos de ConfiançaDesafio 5: CorrelaçãoQuestões Teóricas
7. Scikit-learn
Desafio 1: Escalonamento de DadosDesafio 2: Criação de Modelo BásicoDesafio 3: PipelinesDesafio 4: Validação CruzadaDesafio 5: Ajuste de HiperparâmetrosQuestões Teóricas

Desafio 5: Ordenação de Subarranjo

Ao aprofundar-se em ciência de dados, frequentemente você se depara com a necessidade de manipulações avançadas de dados. NumPy atende a isso com:

  • Ferramentas Sofisticadas de Redefinição de Forma: Além do básico, você pode achatar, repetir e até empilhar arrays de maneiras complexas.
  • Integração Fluida: Você pode facilmente combinar ferramentas de redefinição de forma com outras funções do NumPy para um processamento de dados ágil.
  • Integridade de Dados Mantida: Apesar de operações complexas, o NumPy garante que os dados subjacentes permaneçam consistentes.

Para tarefas complexas de transformação de dados, as avançadas ferramentas de redefinição de forma do NumPy mostram-se inestimáveis.

Tarefa

Dada uma matriz NumPy de 5x5 preenchida com números inteiros aleatórios entre 1 e 100, extraia a submatriz central de 3x3. Achate esta submatriz, ordene-a e, em seguida, insira-a de volta na matriz original de 5x5, mantendo sua estrutura original.

  1. Extraia a submatriz central.
  2. Achate a matriz extraída.
  3. Ordene a submatriz.
  4. Integre-a de volta na matriz original.

Tarefa

Dada uma matriz NumPy de 5x5 preenchida com números inteiros aleatórios entre 1 e 100, extraia a submatriz central de 3x3. Achate esta submatriz, ordene-a e, em seguida, insira-a de volta na matriz original de 5x5, mantendo sua estrutura original.

  1. Extraia a submatriz central.
  2. Achate a matriz extraída.
  3. Ordene a submatriz.
  4. Integre-a de volta na matriz original.

Tudo estava claro?

Seção 2. Capítulo 5
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Desafio 5: Ordenação de Subarranjo

Ao aprofundar-se em ciência de dados, frequentemente você se depara com a necessidade de manipulações avançadas de dados. NumPy atende a isso com:

  • Ferramentas Sofisticadas de Redefinição de Forma: Além do básico, você pode achatar, repetir e até empilhar arrays de maneiras complexas.
  • Integração Fluida: Você pode facilmente combinar ferramentas de redefinição de forma com outras funções do NumPy para um processamento de dados ágil.
  • Integridade de Dados Mantida: Apesar de operações complexas, o NumPy garante que os dados subjacentes permaneçam consistentes.

Para tarefas complexas de transformação de dados, as avançadas ferramentas de redefinição de forma do NumPy mostram-se inestimáveis.

Tarefa

Dada uma matriz NumPy de 5x5 preenchida com números inteiros aleatórios entre 1 e 100, extraia a submatriz central de 3x3. Achate esta submatriz, ordene-a e, em seguida, insira-a de volta na matriz original de 5x5, mantendo sua estrutura original.

  1. Extraia a submatriz central.
  2. Achate a matriz extraída.
  3. Ordene a submatriz.
  4. Integre-a de volta na matriz original.

Tarefa

Dada uma matriz NumPy de 5x5 preenchida com números inteiros aleatórios entre 1 e 100, extraia a submatriz central de 3x3. Achate esta submatriz, ordene-a e, em seguida, insira-a de volta na matriz original de 5x5, mantendo sua estrutura original.

  1. Extraia a submatriz central.
  2. Achate a matriz extraída.
  3. Ordene a submatriz.
  4. Integre-a de volta na matriz original.

Tudo estava claro?

Seção 2. Capítulo 5
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Desafio 5: Ordenação de Subarranjo

Ao aprofundar-se em ciência de dados, frequentemente você se depara com a necessidade de manipulações avançadas de dados. NumPy atende a isso com:

  • Ferramentas Sofisticadas de Redefinição de Forma: Além do básico, você pode achatar, repetir e até empilhar arrays de maneiras complexas.
  • Integração Fluida: Você pode facilmente combinar ferramentas de redefinição de forma com outras funções do NumPy para um processamento de dados ágil.
  • Integridade de Dados Mantida: Apesar de operações complexas, o NumPy garante que os dados subjacentes permaneçam consistentes.

Para tarefas complexas de transformação de dados, as avançadas ferramentas de redefinição de forma do NumPy mostram-se inestimáveis.

Tarefa

Dada uma matriz NumPy de 5x5 preenchida com números inteiros aleatórios entre 1 e 100, extraia a submatriz central de 3x3. Achate esta submatriz, ordene-a e, em seguida, insira-a de volta na matriz original de 5x5, mantendo sua estrutura original.

  1. Extraia a submatriz central.
  2. Achate a matriz extraída.
  3. Ordene a submatriz.
  4. Integre-a de volta na matriz original.

Tarefa

Dada uma matriz NumPy de 5x5 preenchida com números inteiros aleatórios entre 1 e 100, extraia a submatriz central de 3x3. Achate esta submatriz, ordene-a e, em seguida, insira-a de volta na matriz original de 5x5, mantendo sua estrutura original.

  1. Extraia a submatriz central.
  2. Achate a matriz extraída.
  3. Ordene a submatriz.
  4. Integre-a de volta na matriz original.

Tudo estava claro?

Ao aprofundar-se em ciência de dados, frequentemente você se depara com a necessidade de manipulações avançadas de dados. NumPy atende a isso com:

  • Ferramentas Sofisticadas de Redefinição de Forma: Além do básico, você pode achatar, repetir e até empilhar arrays de maneiras complexas.
  • Integração Fluida: Você pode facilmente combinar ferramentas de redefinição de forma com outras funções do NumPy para um processamento de dados ágil.
  • Integridade de Dados Mantida: Apesar de operações complexas, o NumPy garante que os dados subjacentes permaneçam consistentes.

Para tarefas complexas de transformação de dados, as avançadas ferramentas de redefinição de forma do NumPy mostram-se inestimáveis.

Tarefa

Dada uma matriz NumPy de 5x5 preenchida com números inteiros aleatórios entre 1 e 100, extraia a submatriz central de 3x3. Achate esta submatriz, ordene-a e, em seguida, insira-a de volta na matriz original de 5x5, mantendo sua estrutura original.

  1. Extraia a submatriz central.
  2. Achate a matriz extraída.
  3. Ordene a submatriz.
  4. Integre-a de volta na matriz original.
Seção 2. Capítulo 5
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