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[Projeto] [Projeto] Hora da Prática

Coleta e amostragem de dados:
Q1.
nome = input("Digite seu nome: ")
print(f"Olá, {nome}!")

Q2.
nome = input("Digite seu nome: ")
print(f"Olá, {nome}!")
idade = input("Digite sua idade: ")
print(f"Você tem {idade} anos.")

Q3.
nome = input("Digite seu nome: ")
print(f"Olá, {nome}!")
idade = input("Digite sua idade: ")
print(f"Você tem {idade} anos.")
altura = input("Digite sua altura: ")
print(f"Você mede {altura} metros.")

Calculadora com operadores:

Q1.
n1 = int(input("Digite um número: "))
n2 = int(input("Digite outro número: "))
soma = n1+ n2
print(f"A soma dos números é: {soma}")

Q2.
n1 = int(input("Digite um número: "))
n2 = int(input("Digite outro número: "))
n3 = int(input("Digite mais um número: "))
soma = n1 + n2 + n3
print(f"A soma dos números é: {soma}")

Q3.
n1 = int(input("Digite um número: "))
n2 = int(input("Digite outro número: "))
subtracao = n1 - n2
print(f"A subtração dos números é: {subtracao}")

Q4.
n1 = int(input("Digite um número: "))
n2 = int(input("Digite outro número: "))
multiplicacao = n1 * n2
print(f"A multiplicação dos números é: {multiplicacao}")

Q5.
n1 = int(input("Digite um número: "))
n2 = int(input("Digite outro número: "))
divisao = n1 / n2
print(f"A divisão dos números é: {divisao}")

Q6.
n1 = int(input("Digite um número: "))
n2 = int(input("Digite outro número: "))
potencia = n1 ** n2
print(f"A exponenciação dos números é: {potencia}")

Q7.
n1 = int(input("Digite um número: "))
n2 = int(input("Digite outro número: "))
divisao_inteira = n1 // n2
print(f"A divisão inteira dos números é: {divisao_inteira}")

Q8.
n1 = int(input("Digite um número: "))
n2 = int(input("Digite outro número: "))
resto = n1 % n2
print(f"O resto da divisão dos números é: {resto}")

Q9.
nota_1 = float(input('Digite a primeiro nota: '))
nota_2 = float(input('Digite a segunda nota: '))
nota_3 = float(input('Digite a terceira nota: '))
media = (nota_1 + nota_2 + nota_3) / 3
print(f'A média das notas é: {media}')

Q10.
print('\t\t\t MÉDIA PONDERADA\n\n')
n1 = 5
n2 = 7
n3 = 9
n4 = 7
p1 = 1
p2 = 2
p3 = 3
p4 = 4
media_ponderada = (n1 * p1 + n2 * p2 + n3 * p3 + n4 * p4) / (p1 + p2 + p3 + p4)
print()
print (f'\t\t\tA média ponderada é:{media_ponderada}')

1 resposta
solução!

Olá, Marcio! Tudo bem?

Parabéns pela conclusão de mais essa etapa! Você consolidou muito bem os conceitos fundamentais de entrada e saída de dados e o uso de operadores aritméticos no Python. Esses são os "tijolos" básicos para qualquer projeto de Data Science.

Aqui estão alguns destaques da sua resolução:

Coleta e Amostragem de Dados

  • Evolução Gradual: Nas questões de Q1 a Q3, você demonstrou como capturar diferentes tipos de informações do usuário utilizando a função input().
  • F-strings: O uso de f"Olá, {nome}!" é a forma mais moderna e legível de formatar strings em Python, o que facilita muito a manutenção do código.

Calculadora com Operadores

Sua calculadora cobriu todas as operações essenciais, o que é um ótimo exercício de lógica:

  • Conversão de Tipos: Você utilizou corretamente int() para números inteiros e float() para notas, garantindo que o Python realize cálculos matemáticos em vez de apenas concatenar textos.
  • Operadores Específicos: É muito bom ver que você incluiu a divisão inteira (//) e o resto da divisão (%). Em Data Science, esses operadores são valiosos para tarefas como processamento de lotes (batches) de dados.
  • Média Ponderada: A Q10 foi o ponto alto! Você aplicou corretamente a fórmula matemática, respeitando a precedência dos operadores ao usar os parênteses para garantir que a soma das multiplicações ocorra antes da divisão pelo total dos pesos.

Uma dica para os próximos passos:

Na Q9 e Q10, você pode arredondar o resultado da média para não exibir muitas casas decimais, usando a função round() ou a própria formatação da f-string:

print(f'A média é: {media:.2f}') — Isso exibirá apenas duas casas após a vírgula.

Excelente ritmo de estudo! Dominar a manipulação de variáveis e operadores é o que dará segurança para você começar a trabalhar com bibliotecas como Pandas e NumPy em breve.

Espero que possa ter lhe ajudado!

Na sua opinião, qual desses operadores aritméticos você acha que seria mais útil para organizar grandes volumes de dados em grupos menores?