<jupyter_start><jupyter_text>Utilizar List Comprehension com NumPy<jupyter_code>[x * x for x in vetor] #list comprehension com NumPy 
[x ** 2 for x in vetor] #list comprehension com NumPy
[x * x for x in vetor if x % 2 == 0] #retorna os pares
#Utilizar Funções Lambda em arrays NumPy
list(filter(lambda x: x % 2 == 0 , vetor)) #retorna os pares
def calcQuad(num):
    return num ** 2
vetor[vetor % 2 == 0] #retorna os pares<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Teste performace<jupyter_code>#Teste de velocidade de execução com List Comprehension
%timeit [x for x in vetor if x % 2 == 0] #retorna os pares


#Teste de Performance usando NumPy
%timeit vetor[vetor % 2 == 0]
vetor > 8 #retorna os valores maiores que 8 boolean
vetor[vetor > 8] #retorna os valores maiores que 8 
(vetor >8) & ( vetor < 10) #retorna os valores maiores que 8 e menores que 10
vetor[(vetor > 8) & (vetor < 10)] #retorna os valores maiores que 8 e menores que 10
#criar array com numpy e list comprehension
vetor2 = np.array([x ** 3 for x in range(1 , 20)]) 
vetor2
vetor2 = np.array([True for x in range(1,15)])
vetor2<jupyter_output><empty_output>
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