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[Projeto] Projeto

!pip install matplotlib==3.7.1
import numpy as np
from random import choice

lista = [8, 12, 54, 23, 43, 1, 90, 87, 105, 77]
print(f"Número escolhido: {choice(lista)}")
from random import randrange

randrange(0 , 101,)
base = int(input("Digite o primeiro número (base): "))
expoente = int(input("Digite o segundo número (expoente): "))

resultado = base ** expoente

print(f"{base} elevado a {expoente} é igual a {resultado}")
from random import randint

n = int(input("Digite o nº de participantes do sorteio: "))

print(f"O número sorteado foi {randint(1, n)}")
from random import randrange

nome = input("Qual o seu nome? ")
token = randrange(1000, 10000, 2)

print(f"Olá, {nome}, o seu token de acesso é {token}! Seja bem-vindo(a)!")
from random import choices

frutas = ["maçã", "banana", "uva", "pêra","manga", "coco", 
          "melancia", "mamão", "laranja", "abacaxi", "kiwi", "ameixa"]

salada = choices(frutas, k=3)

print(f"A salada surpresa é feita de: {salada[0]}, {salada[1]} e {salada[2]}")
from math import sqrt

numeros = [2, 8, 15, 23, 91, 112, 256]
# iniciando uma lista vazia para receber as raízes
raiz = []

# laço for para calcular cada raiz da lista de números e adicionar a lista raiz
for numero in numeros:
  raiz.append(sqrt(numero))

# laço for para ler a lista raiz e exibir um texto só quando a raiz for um valor inteiro 
for i in range(len(raiz)):
  # condição para testar se um número é inteiro (Ex: 2.5 // 1 = 2 ... 2 != 2.5)
  if raiz[i] // 1 == raiz[i]:
    print(f"O número {numeros[i]} possui raiz quadrada inteira igual a {int(raiz[i])}")
# importando 2 métodos da mesma biblioteca
from math import pi, pow

raio = float(input("Digite o raio da área circular em metros: "))
# Cálculo da área com os métodos da math e obtenção do custo em reais
area = pi*pow(raio,2)
valor = area * 25.00

# Exibição do cálculo e custo na tela. O round(n,2) arredonda qualquer número em 2 casas decimais
print(f"Você precisará pagar R$ {round(valor,2)} por uma área de {round(area,2)} metros de grama")
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Bom dia, Mateus! Como está?

Incrível! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.

Notei que você utilizou o módulo random para criar sorteios e combinações divertidas, aplicou de forma eficaz o módulo math para cálculos e compreendeu a importância do uso de bibliotecas externas como matplotlib para visualizações futuras.

Um próximo passo interessante seria explorar o módulo statistics para realizar análises mais profundas. Veja o exemplo:

import statistics

dados = [10, 15, 20, 20, 30]
media = statistics.mean(dados)
desvio = statistics.stdev(dados)
mediana = statistics.median(dados)

print(f"Média: {media}, Mediana: {mediana}, Desvio Padrão: {round(desvio, 2)}")

Resultado:

Média: 19, Mediana: 20, Desvio Padrão: 7.42

Isso permite interpretar conjuntos de dados com mais precisão, o que pode ser muito útil para análises estatísticas no dia a dia.

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