<jupyter_start><jupyter_text>Nome: <NAME><jupyter_code>import numpy as np<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>1. Considere as seguintes matrizes:<jupyter_code>A= np.array([[2,3,4],[1,2,4]])
A
B= np.array([[7,3],[0,3],[10,0]])
B<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verifique se é possivel a multiplicação de A*B, caso seja, multiplique e depois concatenate por coluna a primeira linha de A com a segunda coluna de B.<jupyter_code>dimensao_A = A.ndim
numero_linha_A = A.shape[0]
numero_coluna_A = A.shape[1]
dimensao_B = B.ndim
numero_linha_B = B.shape[0]
numero_coluna_B = B.shape[1]
if ((dimensao_A == dimensao_B) and (numero_linha_A == numero_coluna_B) and (numero_coluna_A == numero_linha_B)):
    print("Possível a multiplicação")
print(A.dot(B)) # multiplicacao A*B
A[0,].reshape(-1,1) # primeira linha de A em formato de coluna
B[:,[1]].shape # segunda coluna de B
np.hstack((A[0,].reshape(-1,1), B[:,[1]])) # concatenacao por coluna da primeira linha de A com a segunda coluna de B<jupyter_output>[[54 15]
 [47  9]]<jupyter_text>2. Acesse os elementos comuns entre a e b usando numpy<jupyter_code>a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])
np.intersect1d(a, b)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3. Mostre as posições onde os dois vetores são iguais usando numpy<jupyter_code>a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])
np.where(np.equal(a, b)) # exibe as posicoes onde os valores sao iguais<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4. Transforme os seguintes objetos em np.array:<jupyter_code>a=[[1,2], [4, 5]]
a
b=(1,2,4,8)
b
c={1,2,6}
c
print(np.array(a))
print(np.array(b))
print(np.array(list(c))) # converte o set em uma lista depois converte para numpy array<jupyter_output>[[1 2]
 [4 5]]
[1 2 4 8]
[1 2 6]<jupyter_text>5. Considere o seguinte vetor:<jupyter_code>x=np.array([[7,3],[0,3],[10,0]])
x<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- Acesse o elemento da segunda linha e primeira coluna- Acesse a segunda coluna- Acesse as duas últimas linhas das duas colunas- Acesse o elemento da terceira linha e segunda coluna<jupyter_code>x[1,0]
x[:,[1]]
x[1:3,]
x[2,1]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Exercícios para casa  6. Selecione as duas primeiras colunas de A, em seguida, calcule o determinante de A, caso seja invertível, calcule sua matriz inversa.<jupyter_code>A= np.array([[2,3,4],[1,2,4]])
A
colunas_A = A[:,[0, 1]] # duas primeiras colunas de A
print(colunas_A)
np.linalg.det(colunas_A) # determinante das duas primeiras colunas de A
np.linalg.inv(colunas_A) # inversa das duas primeiras colunas de A<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>7.  Considere a seguinte matriz:<jupyter_code>x=np.random.normal(0, 1, (3,3))
x<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Crie um vetor para cada situação a seguir:1. Com os elementos maiores que a média.2. Com os elementos menores que a mediana3. Com os elementos positivos<jupyter_code>print(np.mean(x))
x[x > np.mean(x)]
print(np.median(x))
x[x < np.median(x)]
x[x > 0]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>8. Selecione o valor mais frequente do seguinte vetor<jupyter_code>x=np.array([2,2,3,5,2,8])
x
counts = np.bincount(x) # contagem de ocorrencia dos elementos inteiros de um vetor
print (counts) # posicao 2 contagem 3 significa que o numero 2 apareceu 3 vezes no vetor x
print(np.argmax(counts)) # retornar o indice com maior contagem de ocorrencia, significa que o 2 e o valor mais frequente<jupyter_output>2
StarcoderdataJupyterStructuredCleanDedup