Questões de Concurso Sobre programação
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O analista José está implementando um frontend web utilizando React. Em determinada tela do frontend, José precisa que o componente A seja renderizado pelo navegador em um nó do Document Object Model (DOM) que se encontra fora da hierarquia normal de renderização. Sabendo que o React oferece uma função que cumpre o propósito de orientar a renderização de componentes em partes inesperadas do DOM, José optou por utilizar essa função.
Para orientar a renderização do componente A no nó desejado, o analista José utilizou a seguinte função do React:
Considere o código em Java a seguir.
O código acima possui um erro, pois a classe:
Considere o código HTML a seguir.
Após renderizar o código acima, um navegador web padrão exibe a linha:
No Python, com a biblioteca matplotlib.pyplot, para destacar fatias da pizza, afastando-as do centro, deve-se usar o parâmetro:
As operações em vetores e matrizes é uma importante tarefa no desenvolvimento de Sistemas de Informação, especialmente os que manipulam dados. Observe o seguinte código Python.
O resultado da execução do código apresentado é:
Observe o resultado da execução dos seguintes comandos do MongoDB Shell.
Para listar apenas os processos que possuem dois réus, deve-se executar o comando:
import pandas as pd processo={"id_processo":[1,2,3,4,5,6],"valor_causa":[10, 20,30,40,50,60]} df=pd.DataFrame(processo)
Para visualizar as últimas 5 linhas do data frame df, deve-se utilizar o comando:
A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue o próximo item.
Na linguagem R, há grande adesão a outras facilidades, como plataformas de hospedagem e gerenciamento de códigos, bem como plataformas de gerenciamento de dados e Big Data.
A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue o próximo item.
A bioinformática, embora demande alta especialização, é uma área bem explorada, destacando-se sua importância como ferramenta para análise de dados genéticos, genômicos e fenotípicos por meio das plataformas Python e R.
Julgue o próximo item, relativo à análise de dados.
Considere o código a seguir, que utiliza NumPy.
import numpy as np
data = np.array([1, 5, 3, 4, 2, 6, 7])
print(data[::2])
Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.
[1 3 2 7]
Julgue o próximo item, relativo à análise de dados.
Considere o código a seguir, que utiliza Pandas.
import pandas as pd
data = {'nome':
['bicicleta','avião','helicóptero'],
'categoria':['terrestre','aéreo','aéreo']}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.pop('nome')
print(df)
Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.
0 terrestre
1 aéreo
2 aéreo
Name: categoria, dtype: object
Julgue o próximo item, relativo à análise de dados.
Considere o código a seguir, que utiliza Pandas.
import pandas as pd
Nome = ['João-', 'Paulo-']
Sobrenome = ['Lucas', 'Matheus']
list_of_tuples = list(zip(Nome, Sobrenome))
df = pd.DataFrame(list_of_tuples)
print(df)
Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.
0 1
u João-Lucas
1 Paulo-Matheus
O NDVI (ou índice de vegetação por diferença normalizada) permite identificar a presença de vegetação verde e caracterizar sua distribuição espacial, como também sua evolução no decorrer do tempo. Para calcular o NDVI, a linguagem Python é amplamente utilizada, devido à sua flexibilidade e às bibliotecas de processamento de dados geoespaciais disponíveis. A seguir, é apresentado um código em Python relativo ao cálculo do NDVI.
import numpy as np
import rasterio def calcular_ndvi(arquivo_nir, arquivo_red,
saida_ndvi):
with rasterio.open(arquivo_nir) as nir_src:
nir = nir_src.read(1).astype('float32')
perfil = nir_src.profile
with rasterio.open(arquivo_red) as red_src:
red = red_src.read(1).astype('float32')
ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10)
perfil.update(dtype=rasterio.float32,
count=1)
with rasterio.open(saida_ndvi, 'w',
**perfil) as dst:
dst.write(ndvi, 1)
print(f"NDVI calculado e salvo em:
{saida_ndvi}")
Com base no código precedente, julgue os itens a seguir.
Com base no código precedente, julgue o item a seguir.
Na interpretação do resultado do código, valores de NDVI próximos de 0 indicam maiores quantidades de vegetação fotossinteticamente ativa, enquanto valores próximos de 1 sugerem uma baixa vegetação.
O NDVI (ou índice de vegetação por diferença normalizada) permite identificar a presença de vegetação verde e caracterizar sua distribuição espacial, como também sua evolução no decorrer do tempo. Para calcular o NDVI, a linguagem Python é amplamente utilizada, devido à sua flexibilidade e às bibliotecas de processamento de dados geoespaciais disponíveis. A seguir, é apresentado um código em Python relativo ao cálculo do NDVI.
import numpy as np
import rasterio def calcular_ndvi(arquivo_nir, arquivo_red,
saida_ndvi):
with rasterio.open(arquivo_nir) as nir_src:
nir = nir_src.read(1).astype('float32')
perfil = nir_src.profile
with rasterio.open(arquivo_red) as red_src:
red = red_src.read(1).astype('float32')
ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10)
perfil.update(dtype=rasterio.float32,
count=1)
with rasterio.open(saida_ndvi, 'w',
**perfil) as dst:
dst.write(ndvi, 1)
print(f"NDVI calculado e salvo em:
{saida_ndvi}")
Com base no código precedente, julgue os itens a seguir.
Com base no código precedente, julgue o item a seguir.
Ao salvar a imagem resultante, o código preserva automaticamente a escala original dos valores de NDVI, sem precisar de ajustes adicionais.
O NDVI (ou índice de vegetação por diferença normalizada) permite identificar a presença de vegetação verde e caracterizar sua distribuição espacial, como também sua evolução no decorrer do tempo. Para calcular o NDVI, a linguagem Python é amplamente utilizada, devido à sua flexibilidade e às bibliotecas de processamento de dados geoespaciais disponíveis. A seguir, é apresentado um código em Python relativo ao cálculo do NDVI.
import numpy as np
import rasterio def calcular_ndvi(arquivo_nir, arquivo_red,
saida_ndvi):
with rasterio.open(arquivo_nir) as nir_src:
nir = nir_src.read(1).astype('float32')
perfil = nir_src.profile
with rasterio.open(arquivo_red) as red_src:
red = red_src.read(1).astype('float32')
ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10)
perfil.update(dtype=rasterio.float32,
count=1)
with rasterio.open(saida_ndvi, 'w',
**perfil) as dst:
dst.write(ndvi, 1)
print(f"NDVI calculado e salvo em:
{saida_ndvi}")
Com base no código precedente, julgue os itens a seguir.
Com base no código precedente, julgue o item a seguir.
A função calcular_ndvi recebe, como parâmetros obrigatórios, três arquivos; se um deles não for encontrado, o código gerará um erro, o que impedirá a continuidade da execução.
A respeito de desenvolvimento de software, julgue o item que se segue.
Considere o código em Python a seguir.
Esse código, ao ser executado, apresentará o seguinte resultado.
{14: 2, 57: 3, 8: 1, 25: 2, 89: 1}
A respeito de desenvolvimento de software, julgue o item que se segue.
O código JavaScript a seguir, ao ser executado, apresentará 8 como resultado.
Um cientista de dados deseja analisar um conjunto de dados tabular, pré processá-lo e treinar um modelo de rede neural para prever valores contínuos. Ele utiliza Pandas para manipulação dos dados, Scikit-learn para normalização e TensorFlow/Keras para construir o modelo.
Considere o seguinte código em Python:
Com base no código apresentado, assinale a alternativa correta sobre a execução e o comportamento desse modelo.
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