(Originais Teachy 2023) - Questão Fácil de Programação em Python

Considere uma função em Python que recebe como entrada um número inteiro positivo e retorna o fatorial desse número. O fatorial de um número inteiro positivo n é o produto de todos os números inteiros positivos menores ou iguais a n. Suponha que a função 'fatorial' tenha sido definida corretamente. Qual seria o resultado da chamada 'fatorial(5)'? Considere que nenhuma outra função com o nome 'fatorial' está definida no ambiente em que a chamada é feita.

Considere o seguinte trecho de código em Python que utiliza diferentes tipos de dados: 'numbers = [1, 2, 3, 4, 5]', 'text = 'Python Programming'', 'my_tuple = (10, 20, 30)', 'my_set = {1, 2, 3, 4, 5}', 'my_dict = {'name': 'John', 'age': 25}'. Com base no conhecimento dos tipos de dados em Python, qual deve ser a ordem de substituição das variáveis acima para que o trecho de código seja executado sem erros e imprima o resultado, sem alterações, no formato JSON a seguir: {'numbers': [1, 2, 3, 4, 5], 'text': 'Python Programming', 'my_tuple': (10, 20, 30), 'my_set': {1, 2, 3, 4, 5}, 'my_dict': {'name': 'John', 'age': 25}}?

Considere o seguinte trecho de código em Python: ```python a = 10 b = 5 resultado = a * b + a / b ``` Com base nos operadores utilizados, qual será o valor final de 'resultado'?

Durante um projeto de machine learning, um estudante do ensino médio está aprendendo a usar a biblioteca Scikit-learn para implementar um sistema de classificação. Ele entende a importância de preparar os dados antes de treinar um modelo e decide aplicar a técnica de normalização em um conjunto de dados com features em escalas diferentes. Após a normalização, ele observa que os dados foram reescalonados de forma a manter a distribuição da variável entre um intervalo específico para todas as features. Com base nessa situação e nos conceitos de pré-processamento de dados em machine learning, qual técnica de pré-processamento o estudante provavelmente utilizou com a biblioteca Scikit-learn para realizar a normalização dos dados, considerando o impacto dessa técnica no resultado do aprendizado do classificador?