Questões de Programação

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Listagem de Questões de Programação

#Questão 1085765 - Programação, Linguagens de programação, CESPE / CEBRASPE, 2025, ANM, Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Geologia, Geografia, Geofísica, Engenharia de Minas, Agrônoma, Florestal, Civil, Ambiental, Arquitetura ou Tecnologia da Informação

Considerando o script Python que precedente, julgue o próximo item.


Em Python, a operação de divisão sempre retorna um número do tipo float, mesmo que o resultado seja um número inteiro.

#Questão 1085766 - Programação, Linguagens de programação, CESPE / CEBRASPE, 2025, ANM, Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Geologia, Geografia, Geofísica, Engenharia de Minas, Agrônoma, Florestal, Civil, Ambiental, Arquitetura ou Tecnologia da Informação

Considerando o script Python que precedente, julgue o próximo item.


O comando print(f”O dobro do número digitado é: {numero_convertido * 2}”) pode ser reescrito como print(“O dobro do número digitado é: “ + numero_convertido * 2), sem causar erro. 

#Questão 1075726 - Programação, Conceitos básicos de programação, CESPE / CEBRASPE, 2025, EMBRAPA, Pesquisador – Área: Gestão da Informação – Subárea: Engenharia de Dados

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 

#Questão 1075727 - Programação, Linguagens de programação, CESPE / CEBRASPE, 2025, EMBRAPA, Pesquisador – Área: Gestão da Informação – Subárea: Engenharia de Dados

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 

#Questão 1076278 - Programação, JSON, CESPE / CEBRASPE, 2025, EMBRAPA, Pesquisador – Área: Engenharias – Subárea: Recursos Florestais e Engenharia Florestal

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. 

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