11) Visualização de dados ou ________ é um dos pilares dos p...

11. Visualização de dados ou ________ é um dos pilares dos profissionais que trabalham com dados. Existem profissionals que se especializam e Inclusive tiram certificações para atuar nessa área específica. Após uma análise de dados e extração de informações é interessante que a entrega de resultados para a área de negócios seja feita de maneira visual, ou seja, por meio de gráficos. Um gráfico bem elaborado "fala" por si só e ajuda aos que assistem a entenderem os resultados.

A linguagem Python, conta com uma série de bibliotecas que permitem a criação de gráficos, os quais podem ser ________ ou ________ que apresentam Iteração, como por exemplo, responder a ________ de clique do mouse.

Escolha a opção que completa corretamente as lacunas.

Alternativas:

a) DataGraph; estáticos; dinâmicos; eventos

b) DataViz; funções; métodos; iteração

c) DataGraph; funções; métodos; iteração

d) DataViz; estáticos; funcionals; iteração

e) DataViz; estáticos; dinâmicos; eventos

12. Com a utilização da linguagem Python na área científica para trabalhar com dados, após a extração dos resultados, o cientista precisava criar seus gráficos nos outros softwares mencionados, o que se tornava inconveniente, motivando a criação de uma das principais bibliotecas en Python. Ao se falar em criação de gráficos em Python, o profissional precisa conhecer a biblioteca matplotlib, pois

Alternativas:

a) diversas outras são construidas a partir desta.

b) é a que contém o maior número de funções.

c) è a única que contém função capaz de plotar gráfico de barras.

d) é a única que contém função capaz de plotar gráficos estatisticos.

e) é a única que já vem instalada com o interpretador padrão.

13. As principals estruturas de dados da biblioteca pandas ________ e ________ possuem o método ________ construído com base no ________ e que permite criar gráficos a partir dos dados nas estruturas. Escolha a opção que completa corretamente as lacunas.

Alternativas:

a) Series; DataFrame; plot(); matplotlib

b) listas; dicionários; plot(); matplotlib

c) Series; DataFrame; plotar(); PyPI

d) listas; dicionários; plotar(); PyPI

e) Series; DataFrame; plotar(); Interpretador

14. A partir de um DataFrame, podemos invocar o método: ________ para criar os gráficos. Os argumentos dessa função, podem variar, mas existem três que são triviais: o nome da coluna que será atribuída ________ o nome da coluna que será atribuido ________ bem como ________. Escolha a opção que completa corretamente as lacunas.

Alternativas:

a) df.plotar(*args, **kwargs); ao rótulo; a legenda; o tamanho do gráfico.

b) df.plot(*args, **kwargs); ao rótulo; a legenda; o tamanho do gráfico.

c) df.plotar(*args, **kwargs); elxo x; elxo y; o tipo de gráfico

d) df.plot(*args, **kwargs); eixo x; eixo y; o tamanho do gráfico

e) df.plot(*args, **kwargs); elxo x; eixo y; o tipo de gráfico

15. Seaborn é outra biblioteca Python baseada ________ que foi desenvolvida especificamente para criação de gráficos. Seaborn pode ser instalado via pip install: pip install ________ e para utilizar no projeto existe uma convenção para sintaxe: ________. A biblioteca conta com um repositório de datasets que podem ser usados para explorar as funcionalidades. A função load_dataset(), pode ser usada para carregar ________. Escolha a opção que completa corretamente as lacunas.

Alternativas:

a) em pandas; python_seaborn; import seaborn as sbn; uma Series.

b) matplotlib; seaborn; import seaborn as sns; um DataFrame

c) matplotlib; seaborn; import seaborn as sns; uma Series.

d) em pandas; seaborn; import seaborn as sns; um DataFrame

e) matplotlib; pandas_seaborn; import seaborn as sns; um DataFrame