No que se refere à manipulação de vetores em Python, julgue ...
No que se refere à manipulação de vetores em Python, julgue o item seguinte.
O código a seguir, escrito em Python, será executado sem
erros, pois, nativamente, é possível realizar operações
matemáticas complexas em vetores sem a necessidade de
importar bibliotecas.
u = [1, 2, 3]
v = [[1], [2], [3]]
print(u @ v)
Não dá pra relaizar todas as operações matemáticas
ERRADO
Em python vc consegue realizar operações básicas (soma, subtração, multiplicação...) operações mais complexas precisam ser importadas
O erro está no operador @. Desconheço esse operador para esse tipo de operação. Se tiver, contribuam conosco com esta informação.
Em python, a expressão u @ v é válida se u e v forem objetos do tipo vetor ou matriz que suportam a operação de multiplicação definida pelo operador @. O operador @ é utilizado para a multiplicação de matrizes e produtos escalares entre vetores, mas é preciso importar a biblioteca NumPy que suporta expressões matemática complexas.
Gabarito: E
Isso é produto de matrizes do Numpy
Cuidado: O operador existe e é usado para multiplicação de matrizes usando a biblioteca Numpy.
Exemplo:
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
resultado = A @ B
print("\nResultado da multiplicação de matrizes:")
print(resultado)
Questão incorreta: Não usou o Numpy e a matriz u é uma matriz unidimensional (um vetor) com 3 elementos, enquanto a matriz v é uma matriz bidimensional (uma matriz) com 3 linhas e 1 coluna. Para multiplicar essas matrizes corretamente, o número de colunas da primeira matriz (no caso, u) deve ser igual ao número de linhas da segunda matriz (no caso, v).
Gabarito: E - Errado
Vamos entender o motivo pelo qual a afirmação é incorreta. Em Python, o operador @ é conhecido como operador de produto matricial, e foi introduzido na versão 3.5 do Python. No entanto, ele não pode ser utilizado diretamente em listas para realizar operações matemáticas complexas, como a multiplicação de vetores ou matrizes.
No código apresentado, temos duas estruturas de dados: u é uma lista que representa um vetor, e v é uma lista de listas que pode ser interpretada como uma matriz. Tentar usar o operador @ diretamente com essas estruturas resultará em um erro, pois o Python não suporta essa operação na forma nativa para tipos list.
Para realizar tais operações matemáticas em Python, geralmente utilizamos a biblioteca NumPy, que oferece suporte para arrays n-dimensionais e uma vasta coleção de funções para operações matemáticas, incluindo o produto matricial.
Portanto, a correta manipulação dos vetores e matrizes para realizar a operação desejada envolveria inicialmente a conversão das listas para arrays NumPy, o que poderia ser feito assim:
```python import numpy as np u = np.array([1, 2, 3]) v = np.array([[1], [2], [3]]) print(u @ v) # Isso funcionaria corretamente. ```Em resumo, o erro no item se deve ao fato de que operações matemáticas complexas sobre vetores e matrizes requerem a importação de bibliotecas especializadas, como NumPy, e não são realizadas nativamente com as listas do Python.
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