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Projeto

# 1. Instalar matplotlib versão 3.7.1
# Obs: Este comando deve ser executado no terminal, não no script Python.
# !pip install matplotlib==3.7.1

# 2. Importar numpy com alias np
import numpy as np

# 3. Escolher um número aleatório de uma lista
import random
lista = [8, 12, 54, 23, 43, 1, 90, 87, 105, 77]
escolhido = random.choice(lista)
print("Número escolhido da lista:", escolhido)

# 4. Sortear número inteiro positivo menor que 100
sorteado = random.randrange(100)
print("Número sorteado (menor que 100):", sorteado)

# 5. Calcular potência do 1º número elevado ao 2º
import math
base = int(input("Digite o primeiro número: "))
expoente = int(input("Digite o segundo número: "))
resultado = pow(base, expoente)
print(f"{base} elevado a {expoente} é {resultado}")

# 6. Sorteio de seguidor para prêmio
qtd_participantes = int(input("Digite o número de participantes: "))
vencedor = random.randrange(1, qtd_participantes + 1)
print(f"O número sorteado foi: {vencedor}")

# 7. Gerar token par entre 1000 e 9998
nome = input("Digite seu nome: ")
token = random.choice([i for i in range(1000, 9999) if i % 2 == 0])
print(f"Olá, {nome}, o seu token de acesso é {token}! Seja bem-vindo(a)!")

# 8. Salada de frutas surpresa com 3 frutas aleatórias
frutas = ["maçã", "banana", "uva", "pêra", "manga", "coco", 
          "melancia", "mamão", "laranja", "abacaxi", "kiwi", "ameixa"]
salada = random.sample(frutas, 3)
print("Sua salada de frutas surpresa contém:", salada)

# 9. Verificar raízes inteiras
numeros = [2, 8, 15, 23, 91, 112, 256]
print("Números com raízes quadradas inteiras:")
for num in numeros:
    raiz = math.sqrt(num)
    if raiz // 1 == raiz:
        print(f"{num} → raiz: {int(raiz)}")

# 10. Calcular valor da grama para jardim circular
raio = float(input("Digite o raio do jardim (em metros): "))
area = math.pi * pow(raio, 2)
preco_total = area * 25
print(f"O valor total a pagar pela grama é: R$ {preco_total:.2f}")
1 resposta

Ei, Viviane! Tudo bem?

Muito bom o seu código! Você demonstrou um ótimo uso das bibliotecas random e math, além de trabalhar bem com estruturas de dados e interação com o usuário.

Um ponto interessante que você explorou foi a geração de números aleatórios de diferentes formas (random.choice, random.randrange, random.sample), o que é muito útil em Data Science para simulações e amostragens.

Continue se dedicando aos estudos e qualquer dúvida, compartilhe no fórum.

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