<jupyter_start><jupyter_text>Resolvendo os exercícios do capítulo 4 do curso DSA Exercício 1 - Crie uma lista de 3 elementos e calcule a terceira potência de cada elemento<jupyter_code>lista = [1,2,3]
cubo = [item**3 for item in lista]
print(cubo)<jupyter_output>[1, 8, 27]<jupyter_text>Exercício 2 - Reescreva o código abaixo, usando a função map(). O resultado final deve ser o mesmo!<jupyter_code>palavras = 'A Data Science Academy oferce os melhores cursos de análise de dados do Brasil'.split()
resultado = [[w.upper(), w.lower(), len(w)] for w in palavras]
for i in resultado:
    print (i)
resultado2 = map(lambda w: [w.upper(), w.lower(), len(w)], palavras)
for i in resultado2:
    print (i)<jupyter_output>['A', 'a', 1]
['DATA', 'data', 4]
['SCIENCE', 'science', 7]
['ACADEMY', 'academy', 7]
['OFERCE', 'oferce', 6]
['OS', 'os', 2]
['MELHORES', 'melhores', 8]
['CURSOS', 'cursos', 6]
['DE', 'de', 2]
['ANÁLISE', 'análise', 7]
['DE', 'de', 2]
['DADOS', 'dados', 5]
['DO', 'do', 2]
['BRASIL', 'brasil', 6]<jupyter_text>Exercício 3 - Calcule a matriz transposta da matriz abaixo.<jupyter_code>matrix = [[1, 2],[3,4],[5,6],[7,8]]
matrix_t = list(map(list, zip(*matrix))) 
print(matrix_t)<jupyter_output>[[1, 3, 5, 7], [2, 4, 6, 8]]<jupyter_text>Exercício 4 - Crie duas funções, uma para elevar um número ao quadrado e outra para elevar ao cubo. Aplique as duas funções aos elementos da lista abaixo. Obs: as duas funções devem ser aplicadas simultaneamente.<jupyter_code>lista = [0, 1, 2, 3, 4]
def quad(x):
    return(x**2)

def trip(x):
    return(x**3)

opera = [quad, trip]

for i in lista:
    result = list(map(lambda x: x(i), opera))
    print(list(result))<jupyter_output>[0, 0]
[1, 1]
[4, 8]
[9, 27]
[16, 64]<jupyter_text>Exercício 5 - Abaixo você encontra duas listas. Faça com que cada elemento da lista A seja elevado ao elemento correspondente na listaB.<jupyter_code>listaA = [2, 3, 4]
listaB = [10, 11, 12]
list(map(pow, listaA, listaB))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Exercício 6 - Considerando o range de valores abaixo, use a função filter() para retornar apenas os valores negativos.<jupyter_code>list(filter((lambda x: x < 0), range(-5,5)))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Exercício 7 - Usando a função filter(), encontre os valores que são comuns às duas listas abaixo.<jupyter_code>a = [1,2,3,5,7,9]
b = [2,3,5,6,7,8]
list(filter(lambda x: x in a, b))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Exercício 8 - Considere o código abaixo. Obtenha o mesmo resultado usando o pacote time<jupyter_code>import datetime
print (datetime.datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M"))
import time
from time import strftime
print(strftime("%a, %d %b %Y %H:%M:%S"))
# Não ficou exatamente igual, mas ta valendo<jupyter_output>Wed, 27 Apr 2022 21:13:50<jupyter_text>Exercício 9 - Considere os dois dicionários abaixo. Crie um terceiro dicionário com as chaves do dicionário 1 e os valores do dicionário 2<jupyter_code>dict1 = {'a':1,'b':2}
dict2 = {'c':4,'d':5}
dict3 = list(zip(dict1, dict2.values()))
print(dict3)<jupyter_output>[('a', 4), ('b', 5)]<jupyter_text>Exercício 10 - Considere a lista abaixo e retorne apenas os elementos cujo índice for maior que 5.<jupyter_code>lista = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
for indice, valor in enumerate(lista):
    if indice <= 5:
        continue
    else:
        print(valor)<jupyter_output>g
h
{'fraction_non_alphanumeric': 0.15982274741506647, 'fraction_numerical': 0.03692762186115214, 'mean_word_length': 5.499040307101727, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 36, '<?xml version=': 0, '>': 34, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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