Questão de Programação — Python — Avança SP 2025

Bibliotecas Python para manipulação de arrays e matrizes

Gabarito: letra B. O NumPy é a biblioteca amplamente usada para manipulação de arrays e matrizes em Python, fornecendo suporte a vetores multidimensionais e funções matemáticas para operar sobre eles. As demais alternativas têm finalidades distintas: pandas (análise de dados tabulares), scikit-learn (machine learning), seaborn (visualização estatística) e matplotlib (plotagem de gráficos).

O NumPy (Numerical Python) é a biblioteca fundamental para computação científica em Python. Ela introduz o objeto ndarray, que representa arrays multidimensionais homogêneos, permitindo operações vetorizadas de alta performance. É a base sobre a qual outras bibliotecas, como pandas e scikit-learn, são construídas. No contexto de manipulação de arrays e matrizes, o NumPy é a escolha canônica, pois oferece funções como np.array(), np.dot(), np.transpose() e operações elementares entre arrays.

Para entender a distinção entre as bibliotecas, é útil agrupá-las por finalidade:

A pegadinha desta questão é que pandas também trabalha com dados, mas sua estrutura central é o DataFrame (tabela), não o array/matriz. O NumPy é especificamente voltado para arrays e matrizes numéricas. O scikit-learn, por sua vez, é uma biblioteca de aprendizado de máquina que utiliza NumPy internamente, mas não é a ferramenta para manipulação direta de arrays. Seaborn e matplotlib são bibliotecas de visualização, não de manipulação de dados.

Na prática, quando um programador precisa criar uma matriz, multiplicar matrizes, ou realizar operações de álgebra linear, ele importa numpy (geralmente como np) e usa np.array(). Por exemplo:

import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
C = np.dot(A, B)  # multiplicação de matrizes

Essa é a essência da manipulação de arrays e matrizes em Python, e é exatamente o que a questão cobra.

Alternativa A — ❌ Incorreta

A biblioteca pandas é amplamente usada para análise de dados tabulares, com estruturas como DataFrame e Series. Embora possa armazenar dados em formato de tabela, não é a ferramenta primária para manipulação de arrays e matrizes numéricas. O pandas é construído sobre o NumPy, mas sua finalidade é diferente: manipulação de dados heterogêneos, indexação, agregação, etc.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

O NumPy é a biblioteca padrão para manipulação de arrays e matrizes em Python. Ela fornece o objeto ndarray, que suporta arrays multidimensionais e uma vasta coleção de funções matemáticas para operar sobre eles, como álgebra linear, transformações de Fourier e geração de números aleatórios. É a base para a computação científica e para outras bibliotecas como pandas e scikit-learn.

Alternativa C — ❌ Incorreta

O scikit-learn (sklearn) é uma biblioteca de aprendizado de máquina (machine learning), que inclui algoritmos de classificação, regressão, clusterização e redução de dimensionalidade. Ela não é usada para manipulação de arrays e matrizes; na verdade, ela depende do NumPy para as operações numéricas internas.

Alternativa D — ❌ Incorreta

O seaborn é uma biblioteca de visualização estatística, baseada no matplotlib. Ela é usada para criar gráficos estatísticos atraentes e informativos, mas não para manipular arrays ou matrizes. Sua função é apresentar dados visualmente, não processá-los numericamente.

Alternativa E — ❌ Incorreta

O matplotlib é uma biblioteca de plotagem de gráficos 2D, usada para gerar figuras, gráficos de linha, dispersão, histogramas, etc. Embora seja essencial para visualização de dados, não é uma ferramenta de manipulação de arrays e matrizes. Ela também depende do NumPy para receber os dados a serem plotados.

Gabarito: letra B