No módulo NumPy, utilizado no aprendizado de máquina do Python 3,
- A)o método deviation( ) permite encontrar o desvio padrão em uma matriz.
Errada, porque desvio padrao no NumPy e calculado por std(), nao por deviation().
- B)o método percentile( ) permite encontrar o percentil em uma matriz.
Certa, porque percentile() calcula percentis em um array, medindo a posicao relativa dos dados.
- C)o método half( ) permite calcular a média em uma matriz.
Errada, porque half() nao e o metodo do NumPy para media; a media e obtida por mean().
- D)o método mean( ) permite encontrar a mediana em uma matriz.
Errada, porque mean() calcula media aritmetica, enquanto mediana e obtida por median().
- E)a propriedade type( ) retorna o tipo de dados do array de uma matriz.
Errada, porque type() nao e a propriedade usada para isso no NumPy; o tipo de dados do array e acessado por dtype.
Gabarito: B
No NumPy, voce vai encontrar varias funcoes para analise estatistica de arrays, e a banca adora trocar o nome de uma funcao por outra parecida para ver se voce escorrega. Aqui, a ideia central e simples: cada metodo ou funcao faz uma medida diferente, como media, mediana, desvio padrao ou percentil. O ponto da questao e o percentil, que indica o valor abaixo do qual uma certa porcentagem dos dados se encontra. Em NumPy, isso e feito por percentile(), que calcula exatamente esse tipo de medida em um array. E por isso o gabarito e a alternativa B. As outras opcoes misturam conceitos bem conhecidos: mean() calcula media, median() calcula mediana e std() calcula desvio padrao. Ja type() nao e propriedade de array para isso, e half() e deviation() nao sao os nomes usuais dessas operacoes no NumPy. Em prova, esse tipo de trocas de nomes e um prato cheio para pegadinha.