GabaritoC — (2, 8) 2 2
Gabarito: letra C. O código cria um array unidimensional de 0 a 15, remodela para 8 × 2 e transpõe para 2 × 8. O shape é (2, 8), o ndim é 2 e o elemento a[0][1] vale 2. A única alternativa que casa esses três valores é a C.
Vamos acompanhar cada passo:
np.arange(16) → array unidimensional: [0,1,2,...,15], shape (16,).
.reshape(8,2) → matriz com 8 linhas e 2 colunas:
```
[[0,1],
[2,3],
...,
[14,15]]
```
shape (8,2).
.T → transposição: inverte linhas e colunas, shape vira (2,8). A matriz resultante:
```
[[0,2,4,6,8,10,12,14],
[1,3,5,7,9,11,13,15]]
```
a.shape → (2, 8).
a.ndim → 2 (matriz bidimensional).
a[0][1] → primeira linha, segunda coluna = 2.
Portanto a saída impressa é (2, 8) 2 2.
Aponta shape (2, 2), que não corresponde ao resultado da transposição. O correto é (2, 8).
Também erra shape (2, 2) e ainda apresenta ndim = 8, que seria o número de elementos do array original, não o número de dimensões.
(2, 8) para shape, 2 para ndim e 2 para a[0][1]. Tudo exato.
Shape (2, 8) está certo, mas ndim é 8, quando na verdade é 2.
Shape (8, 2) é o formato antes da transposição, não depois. O valor de a[0][1] seria 1 (se fosse 8×2), não 8.
Ao lidar com reshape e .T, desenhe mentalmente a matriz ou use um pequeno exemplo para conferir shape e índices. A transposição inverte completamente a organização dos dados, mudando a forma como os elementos são acessados por índices.
Gabarito: letra C.
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