#importando as bibliotecas import math from functools import reduce import re import numpy as np ## Lista dos comandos básicos mais utilizados no Python # Imprime uma mensagem na tela print("Olá, mundo!") # Declaração de variáveis x = 10 y = 5.5 nome = "Python" # Estruturas de controle de fluxo if x > y: print("x é maior que y") else: print("x não é maior que y") # Laço de repetição for for i in range(5): print(i) # Laço de repetição while contador = 0 while contador < 5: print(contador) contador += 1 # Definição de funções def saudacao(nome): return f"Olá, {nome}!" print(saudacao("Mundo")) # Listas lista = [1, 2, 3, 4, 5] print(lista) # Dicionários dicionario = {"nome": "Python", "idade": 30} print(dicionario) # Manipulação de arquivos with open("arquivo.txt", "w") as arquivo: arquivo.write("Escrevendo no arquivo") # Importação de módulos print(math.sqrt(16)) ## Comandos mais avançados em Python # Compreensão de listas quadrados = [x**2 for x in range(10)] print(quadrados) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] # Funções lambda dobro = lambda x: x * 2 print(dobro(5)) # 10 # Funções map, filter e reduce numeros = [1, 2, 3, 4, 5] dobrados = list(map(lambda x: x * 2, numeros)) print(dobrados) # [2, 4, 6, 8, 10] pares = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numeros)) print(pares) # [2, 4] soma = reduce(lambda x, y: x + y, numeros) print(soma) # 15 # Expressões regulares texto = "O número de telefone é 123-456-7890" padrao = re.compile(r'\d{3}-\d{3}-\d{4}') resultado = padrao.search(texto) print(resultado.group()) # 123-456-7890 # Tratamento de exceções try: resultado = 10 / 0 except ZeroDivisionError: print("Erro: divisão por zero") # Decoradores def meu_decorador(func): def wrapper(): print("Algo está acontecendo antes da função ser chamada.") func() print("Algo está acontecendo depois da função ser chamada.") return wrapper @meu_decorador def diz_oi(): print("Oi!") diz_oi() # Geradores def meu_gerador(): for i in range(5): yield i for valor in meu_gerador(): print(valor) # 0 1 2 3 4 ## comandos básicos da bliblioteca numpy # Criação de arrays array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(array) # [1 2 3 4 5] # Criação de arrays com valores zeros zeros = np.zeros(5) print(zeros) # [0. 0. 0. 0. 0.] # Criação de arrays com valores uns ones = np.ones(5) print(ones) # [1. 1. 1. 1. 1.] # Criação de arrays com valores aleatórios random = np.random.random(5) print(random) # [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] # Operações aritméticas em arrays soma = array + 5 print(soma) # [ 6 7 8 9 10] multiplicacao = array * 2 print(multiplicacao) # [ 2 4 6 8 10] # Funções estatísticas media = np.mean(array) print(media) # 3.0 desvio_padrao = np.std(array) print(desvio_padrao) # 1.4142135623730951 # Indexação e fatiamento print(array[0]) # 1 print(array[1:4]) # [2 3 4] # Matrizes matriz = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(matriz) # [[1 2 3] # [4 5 6]] # Produto de matrizes produto = np.dot(matriz, matriz.T) print(produto) # [[14 32] # [32 77]]