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respuesta

DESAFIO DE BIBLIOTECAS

#EJERCICIO 1 
pip install matplotlib==3.7.1

#EJERCICIO 2
import numpy as np

#EJERCICIO 3
from random import choice

lista = [8, 12, 54, 23, 43, 1, 90, 87, 105, 77]
numero_aleatorio = choice(lista)
print(numero_aleatorio)

#EJERCICIO 4 
import random

numero_aleatorio = random.randint(0, 99)
print(numero_aleatorio)

#EJERCICIO 5
base = int(input("Ingresa el primer número entero (base): "))
exponente = int(input("Ingresa el segundo número entero (exponente): "))
resultado = base ** exponente
print(f"{base} elevado a {exponente} es {resultado}")

#EJERCICIO 6
import random

participantes = int(input("Ingresa el número de participantes: "))
numero_sorteado = random.randint(1, participantes)
print(f"El número sorteado es: {numero_sorteado}")

#EJERCICIO 7
import random

nombre_usuario = input("Ingresa tu nombre: ")
token_generado = random.choice(range(1000, 9999, 2))  # Elegir un número par
print(f"Hola, {nombre_usuario}, tu token de acceso es {token_generado} ¡Bienvenido/a!")

#EJERCICIO 8
import random

frutas = ["manzana", "banana", "uva", "pera", "mango", "coco", "sandia", "fresa", "naranja", "maracuya", "kiwi", "cereza"]
ensalada = random.sample(frutas, 3)  # Seleccionar 3 frutas aleatorias
print(f"Tu ensalada de frutas sorpresa es: {ensalada}")

#EJERCICIO 9 
import math

numeros = [2, 8, 15, 23, 91, 112, 256]
raices_enteras = [num for num in numeros if math.isqrt(num) ** 2 == num]
print(f"Números con raíz cuadrada entera: {raices_enteras}")

#EJERCICIO 10
import math

radio = float(input("Ingresa el radio del área circular en metros: "))
area = math.pi * (radio ** 2)
costo = area * 25.00  # Precio por metro cuadrado
print(f"El costo total del césped es: R$ {costo:.2f}")


1 respuesta

¡Hola Estudiante, espero que estés bien!

Parece que has hecho un gran trabajo resolviendo los ejercicios del desafío. Vamos a revisarlos uno por uno para asegurarnos de que todo está en orden:

  1. Instalar matplotlib: Tu código pip install matplotlib==3.7.1 es correcto para instalar la versión específica de la biblioteca.

  2. Importar numpy: Has importado numpy correctamente con import numpy as np.

  3. Elegir un número al azar de una lista: Usaste choice de la biblioteca random, lo cual es correcto.

  4. Generar un número aleatorio menor que 100: Tu uso de random.randint(0, 99) es perfecto para este propósito.

  5. Calcular la potencia: El código que has escrito para calcular la potencia está bien estructurado y debería funcionar sin problemas.

  6. Sorteo de un seguidor: Tu implementación para sortear un número de participante es correcta.

  7. Generar un token par: Has utilizado random.choice(range(1000, 9999, 2)) para asegurar que el token sea par, lo cual es una buena solución.

  8. Ensalada de frutas sorpresa: Usar random.sample(frutas, 3) es la manera adecuada de seleccionar 3 frutas aleatorias.

  9. Raíces cuadradas enteras: La lógica para identificar números con raíces cuadradas enteras es correcta.

  10. Calcular el costo del césped: El cálculo del área y el costo está bien implementado.

Parece que has logrado resolver todos los ejercicios correctamente. Si tienes alguna duda específica sobre alguno de ellos, no dudes en preguntar. Espero que esto te haya ayudado y que sigas disfrutando de tus estudios en Python para Data Science. ¡Bons estudios!