Há dados em Causa: Vigésimo primeiro tijolo

Resolvendo exercícios de operações matemática com variáveis & condicionais

Como isso vai funcionar? vou colocar as minhas respostas e abaixo a forma do professor, se não divergirem, apenas uma forma será apresentada. Importei o pandas, scypy.stats and numpy

1. Some o valor 10 com 30 e exiba na tela

O que foi feito aqui? Importamos a biblioteca, atribuimos valores as duas variáveis exigíveis, somamos as duas variáveis digitadas e apresentamos o resultado. Basicamente foi isso. Escolhi me utilizar do float ao inves do int, porque eu não qual o número que o usuário irá escolher ao digitar. Como ainda não detenho as técnicas para limitar o tipo de dado inserido optei por ampliar.

Resposta do professor

2. Some os seguintes números: 10, 300, 0.4, 10

Antes de resolver esta questão é preciso lembrar que estou usando o Colab e que é preciso alterar as variáveis para que linhas as acrescidas não entrem em conflito com as linhas já escritas no script.

Neste segundo exercicio, a ideia é a mesma, mas a quantidade de elementos são outras, porém a didática é ótima por fornecer um aprendizado graduado.

Resposta do professor

Na resolução do professor ele não facultou a possibilidade de um usuário inserir os números que desejasse. Fazendo uso do método sum da biblioteca numpy ele simplificou o cálculo.

3. Desenvolva comandos em Python capaz de calcular a média harmônica entre 5 números. Por exemplo: 2, 3, 5, 6 e 9

Antes de darmos um passo rumo na resolução, vamos verificar qual a definição de média harmônica também conhecida como média subcontrária:

A média harmônica é uma medida estatística que expressa a taxa média de um conjunto de valores, levando em consideração a reciprocidade dos valores. Ela é definida como o inverso da média aritmética dos inversos dos valores. A média harmônica é especialmente útil quando se lida com taxas médias, como velocidades ou taxas de retorno, porque ela penaliza valores extremamente baixos. Isso significa que a presença de valores muito pequenos terá um impacto significativo na média harmônica, tornando-a menor do que a média aritmética correspondente.

Inicialmente importei hmean da biblioteca scipy.stats. O exercício pede para calcular 5 números, por isso a necessidade dos 5 inputs. Criei uma variável com os 5 números digitados e solicitei que fossem apresentados ao usuário na interface por meio do comando print. Assim podemos conferir se os dados foram devidamente inseridos.

Uma nova variável foi criada. E esta foi nomeada de media_harmonica, nos utilizamos do hmean para realizar o cálculo. Conferimos a fórmula ao usarmos um site de cálculo de médias harmonicas. Segue o link do site para possíveis conferências dos resultados (https://miniwebtool.com/br/harmonic-mean-calculator/)

Resposta do professor

4. Um Cientista de Dados Jr precisa criar sequência de comandos que seja capaz de calcular a média ponderada dos valores digitados pelo usuário. O usuário é capaz de digitar 8 valores. O primeiro número tem peso 0.5 , o segundo 1.0, o terceiro 1.5 até o último valor que tem peso 4, ou seja, os pesos são acrescidos de 0.5 para cada valor. Portanto, o algoritmo deve ser capaz de calcular a média ponderada dos oito valores digitados pelo usuário, cada valor com o seu respectivo peso.

Antes de adentrarmos propriamente dito na resolução, vejamos a definição de uma média ponderada é uma medida estatística que leva em consideração diferentes pesos atribuídos a diferentes elementos da coleção de dados. Em outras palavras, ao calcular a média ponderada, cada valor na coleção contribui para a média de acordo com o seu peso relativo. Essencialmente, para calcular a média ponderada, você multiplica cada valor pelo seu peso e, em seguida, soma esses produtos. Esta soma é então dividida pela soma total dos pesos. Isso é particularmente útil quando você deseja dar mais importância a alguns valores em relação a outros na média final.

Nesta primeira fase importamos o numpy, definimos os pesos conforme o enunciado e adicionamos 8 inputs, neste caso o modo float foi apropriado devido o ponto flutuante nos pesos exigidos previamente.

Nesta segunda fase apresentamos o script de conferencia dos dados inseridos e dos dados pre-existentes. Logo em seguida condicionamos uma variável ao np.average e nela atribuimos os valores e os pesos, neste caso com weights. Por fim podemos verificar o resultado.

Resposta do professor

5. Um programador Jr precisa construir uma mini calculadora. Essa calculadora segue os seguintes padrões: a. Se o usuário digital um valor menor ou igual a 5, a calculadora vai multiplicar esse valor por 10 e retornar o valor resultantes para o usuário b. Se o usuário digitar um número entre 6 e 10, a calculadora multiplica por 20 o número digitado pelo usuário c. Se o usuário digitar um valor maior ou igual a 11, a calculadora soma 100 ao número digitado. Ajude o programador Jr a construir essa calculadora, fornecendo os comandos em Python para ele.

Neste caso inseri o While True (enquanto for verdade, tradução literal), assim como o break para poder conferir um número maior de valores de forma constante. Lembrando que o break para o loop, caso contrário a ação se repete de forma indefinida.

Se o número digitado for menor que 5 multiplique-o por 10, se for maior ou igual a 6 e menor do que 11 multiplique-o por 20, nos demais caso acrescente 100 unidades.

Basicamente foi esse o script digitado em inglês. para testar todas as possibilidades digitei 5, 6, 11 e 0 para encerrar o código. Lembrando que o "0" é menor do que 5, mas neste caso o sistema entende que deverá ser considerado a faixa entre 5 e 1. A variável 1 foi testada.

Resposta do professor

6. Um programador Jr precisa criar um algoritmo que consiga fazer a comparação entre três valores e exibir qual é o maior e qual é o menor valor digitado. Ajude o programador desenvolvendo o código em Python.

Neste exercicio busquei ser preciso ao invés de enxuto, acredito que haja uma forma mais curta de chegar ao mesmo resultado. Logo no próximo quadro veremos o resultado.