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Desafio 2: Manipulação de Array | 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
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estatísticas
7. Scikit-learn

Desafio 2: Manipulação de Array

O NumPy oferece um conjunto completo de ferramentas para modificar e reformular arrays. Os principais benefícios incluem:

  • Capacidades Diversas: Desde a reformulação até a divisão, o NumPy oferece uma ampla gama de funções para modificar arrays de acordo com as necessidades.
  • Operações no local: Muitas funções do NumPy podem realizar modificações in loco, ou seja, sem criar uma cópia do array, garantindo um uso eficiente da memória.
  • Sintaxe Intuitiva: As manipulações de arrays muitas vezes têm uma sintaxe muito legível e direta, tornando o código autoexplicativo.

A habilidade de manipular arrays de maneira transparente é a base de muitas tarefas numéricas e de ciência de dados, tornando essas funções indispensáveis.

Tarefa

Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

  1. Extraia os elementos diagonais.
  2. Recupere os elementos na segunda linha.
  3. Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).

Tarefa

Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

  1. Extraia os elementos diagonais.
  2. Recupere os elementos na segunda linha.
  3. Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).

Tudo estava claro?

Seção 2. Capítulo 2
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Desafio 2: Manipulação de Array

O NumPy oferece um conjunto completo de ferramentas para modificar e reformular arrays. Os principais benefícios incluem:

  • Capacidades Diversas: Desde a reformulação até a divisão, o NumPy oferece uma ampla gama de funções para modificar arrays de acordo com as necessidades.
  • Operações no local: Muitas funções do NumPy podem realizar modificações in loco, ou seja, sem criar uma cópia do array, garantindo um uso eficiente da memória.
  • Sintaxe Intuitiva: As manipulações de arrays muitas vezes têm uma sintaxe muito legível e direta, tornando o código autoexplicativo.

A habilidade de manipular arrays de maneira transparente é a base de muitas tarefas numéricas e de ciência de dados, tornando essas funções indispensáveis.

Tarefa

Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

  1. Extraia os elementos diagonais.
  2. Recupere os elementos na segunda linha.
  3. Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).

Tarefa

Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

  1. Extraia os elementos diagonais.
  2. Recupere os elementos na segunda linha.
  3. Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).

Tudo estava claro?

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Desafio 2: Manipulação de Array

O NumPy oferece um conjunto completo de ferramentas para modificar e reformular arrays. Os principais benefícios incluem:

  • Capacidades Diversas: Desde a reformulação até a divisão, o NumPy oferece uma ampla gama de funções para modificar arrays de acordo com as necessidades.
  • Operações no local: Muitas funções do NumPy podem realizar modificações in loco, ou seja, sem criar uma cópia do array, garantindo um uso eficiente da memória.
  • Sintaxe Intuitiva: As manipulações de arrays muitas vezes têm uma sintaxe muito legível e direta, tornando o código autoexplicativo.

A habilidade de manipular arrays de maneira transparente é a base de muitas tarefas numéricas e de ciência de dados, tornando essas funções indispensáveis.

Tarefa

Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

  1. Extraia os elementos diagonais.
  2. Recupere os elementos na segunda linha.
  3. Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).

Tarefa

Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

  1. Extraia os elementos diagonais.
  2. Recupere os elementos na segunda linha.
  3. Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).

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O NumPy oferece um conjunto completo de ferramentas para modificar e reformular arrays. Os principais benefícios incluem:

  • Capacidades Diversas: Desde a reformulação até a divisão, o NumPy oferece uma ampla gama de funções para modificar arrays de acordo com as necessidades.
  • Operações no local: Muitas funções do NumPy podem realizar modificações in loco, ou seja, sem criar uma cópia do array, garantindo um uso eficiente da memória.
  • Sintaxe Intuitiva: As manipulações de arrays muitas vezes têm uma sintaxe muito legível e direta, tornando o código autoexplicativo.

A habilidade de manipular arrays de maneira transparente é a base de muitas tarefas numéricas e de ciência de dados, tornando essas funções indispensáveis.

Tarefa

Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

  1. Extraia os elementos diagonais.
  2. Recupere os elementos na segunda linha.
  3. Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).
Seção 2. Capítulo 2
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