Considere o trecho de código dado abaixo escrito na linguagem de
programação Python, com uso da biblioteca para computação
científica NumPy.
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([('Morango', 25, 18.3), ('Abacate', 37, 2.5)], dtype=[('nome', 'U10'), ('codigo', 'i4'), ('valor', 'f4')])
Com relação ao trecho acima, analise os itens a seguir:
I. O comando abaixo retorna o valor ('Morango', 25, 18.3). >>> x[0]
II. O comando abaixo retorna o valor 2.5. >>> x[x['codigo']>30]['valor']
III. O comando abaixo altera o campo “nome” do último elemento do array. >>> x['nome'][:]='Laranja'
Está correto o que se afirma em:
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([('Morango', 25, 18.3), ('Abacate', 37, 2.5)], dtype=[('nome', 'U10'), ('codigo', 'i4'), ('valor', 'f4')])
Com relação ao trecho acima, analise os itens a seguir:
I. O comando abaixo retorna o valor ('Morango', 25, 18.3). >>> x[0]
II. O comando abaixo retorna o valor 2.5. >>> x[x['codigo']>30]['valor']
III. O comando abaixo altera o campo “nome” do último elemento do array. >>> x['nome'][:]='Laranja'
Está correto o que se afirma em:
