Quantidade de números: 5

Informe o 1.o número: 3
Informe o 2.o número: 4
Informe o 3.o número: 1
Informe o 4.o número: 2
Informe o 5.o número: 6

A soma dos números é: 16

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# função principal do programa
def main():
  # inicializa soma como zero
  soma = 0

  # vamos ler a quantidade de números que o usuário
  # deseja somar
  quantidade = int(input("Quantidade de números: "))
  
  # agora usamos o laço for para ler os números
  # um de cada vez
  print()
  for i in range(0, quantidade):
    numero = int(input("Informe o {0}.o número: ".format(i + 1)))
    
    # agora adicionamos o número lido à soma que
    # já temos
    soma = soma + numero
  
  # depois de sair do laço nós mostramos a soma
  # de todos os números lidos
  print("\nA soma dos números é: {0}".format(soma)) 
  
if __name__== "__main__":
  main()

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
 
def main():
  # vamos criar um vetor com 8 elementos
  vetor = np.array([5, 1, 10, 7, 2, 3, 9, 4])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nesse vetor
  print("Linhas e colunas no vetor:", vetor.shape)

  # agora vamos criar uma matriz de 2 linhas e 4 colunas
  matriz = np.array([[8, 51, 2, 35], [90, 42, 0, 71]])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nessa matriz
  print("Linhas e colunas na matriz:", matriz.shape) 

if __name__== "__main__":
  main()

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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Linhas e colunas no vetor: (8,)
Linhas e colunas na matriz: (2, 4)

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
 
def main():
  # vamos criar um vetor com 8 elementos
  vetor = np.array([5, 1, 10, 7, 2, 3, 9, 4])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nesse vetor
  print("Linhas e colunas no vetor:", np.shape(vetor))

  # agora vamos criar uma matriz de 2 linhas e 4 colunas
  matriz = np.array([[8, 51, 2, 35], [90, 42, 0, 71]])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nessa matriz
  print("Linhas e colunas na matriz:", np.shape(matriz)) 

if __name__== "__main__":
  main()

----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# importa o módulo os
import os

# método principal  
def main():
  # nome do diretório
  diretorio = "C:\\estudos_python\\app"

  # vamos criar o diretório
  os.mkdir(diretorio)

  # mostramos o resultado
  print('O diretório foi criado com sucesso.')

if __name__== "__main__":
  main()

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# importa o módulo os
import os

# método principal  
def main():
  # nome do diretório
  diretorio = "C:\\estudos_python\\app"

  try:
    # vamos criar o diretório
    os.mkdir(diretorio)
    # mostramos o resultado
    print('O diretório foi criado com sucesso.')
  except os.error as error_msg:
    print("Houve um erro: %s" % str(error_msg))

if __name__== "__main__":
  main()

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# precisamos importar o módulo Math
import math

# função principal do programa
def main():
  # conjunto dos dados
  conjunto = [10, 30, 90, 30]
  soma = 0.0 # soma dos elementos
  desvio_padrao = 0.0 # desvio padrão
  tam = len(conjunto) # tamanho dos dados

  # vamos somar todos os elementos
  for i in range(0, tam):
    soma = soma + conjunto[i]
  
  # agora obtemos a média do conjunto de dados    
  media = soma / tam

  # e finalmente obtemos o desvio padrão
  for i in range(0, tam):
    desvio_padrao = desvio_padrao + math.pow(conjunto[i] - media, 2)
    
  # mostramos o resultado
  print("Desvio Padrão Populacional: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / tam)))
  print("Desvio Padrão Amostral: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / (tam - 1))))
  
if __name__== "__main__":
  main()