Olá pessoal,
Segue resultado do código do exercício 1
- Escreva um código que lê a lista abaixo e faça:
Resultado
Obrigada!
Olá pessoal,
Segue resultado do código do exercício 1
Resultado
Obrigada!
Olá, Vanessa. Como vai?
Parabéns pela excelente resolução do desafio! O seu código no Jupyter Notebook ficou extremamente limpo, direto e seguiu à risca todos os requisitos propostos pelo exercício.
A forma como você utilizou as funções integradas (built-in functions) do Python demonstra que você está assimilando muito bem as estruturas de dados fundamentais para a análise de dados. Você usou com maestria os três pilares de manipulação de coleções numéricas:
len(lista): para extrair o tamanho e contar os elementos.max(lista) e min(lista): para descobrir os limites extremos dos dados de forma automatizada.sum(lista): para consolidar e somar todos os valores.A última célula, onde você agrupou todas as funções em uma única f-string dentro do print, ficou excelente. Essa é uma das melhores práticas no Python, pois evita a criação de variáveis temporárias desnecessárias na memória e deixa a saída de texto dinâmica e elegante.
Para complementar o seu aprendizado em Data Science, uma boa prática que vale a pena conhecer ao trabalhar com listas numéricas é o cálculo da média aritmética. Como o Python puro não tem uma função media(), nós podemos calculá-la facilmente combinando duas funções que você já domina: a soma dividida pela quantidade de elementos.
Veja como você poderia adicionar essa métrica ao seu relatório final:
# Calculando a média usando sum e len
media_valores = sum(lista) / len(lista)
print(f"A média dos valores presentes na lista é: {media_valores:.2f}")
Note que o :.2f serve para arredondar o resultado para duas casas decimais, o que ajuda muito na leitura quando a divisão gera uma dízima.
O resultado impresso no seu console está impecável e os valores batem exatamente com o esperado para a lista fornecida. Continue praticando com esse mesmo nível de dedicação!
Espero que possa ter lhe ajudado!