Ejercicios: Operaciones matemáticas

En este notebook, practicarás diferentes operaciones matemáticas utilizando Python, la biblioteca math y la biblioteca statistics. Completa los ejercicios siguientes.

Exercise 1

Objetivo: Practicar la operación de suma, resta, multiplicación y división en Python.

Ejemplo de referencia:

a = 9
b = 7

suma = a + b
resta = a - b
multiplicacion = a * b
division = a / b

print(suma)  # Resultado: 16
print(resta)  # Resultado: 2
print(multiplicacion)  # Resultado: 63
print(division)  # Resultado: 1.2857142857142858

Instrucciones del ejercicio:

Crea dos variables x e y con los valores 6 y 3 respectivamente
Realiza la suma de ambas, guardando el resultado en una variable llamada resultado1
Realiza la resta de ambas, guardando el resultado en una variable llamada resultado2
Realiza la multiplicación de ambas, guardando el resultado en una variable llamada resultado3
Realiza la división de ambas, guardando el resultado en una variable llamada resultado4
Imprime los resultados usando print()

Escribe tu solución en la celda de código siguiente:

Exercise 2

Objetivo: Practicar las operaciones de división entera, módulo (resto) y potencia en Python.

Ejemplo de referencia:

a = 20
b = 6
division_int = a //b
resto = a % b
potencia = a ** b

print(division_int)  # Resultado:3
print(resto)  # Resultado: 2
print(potencia)  # Resultado: 64000000

Instrucciones del ejercicio:

Crea dos variables x e y con los valores 15 y 7 respectivamente
Realiza la división entera (//) de ambas . Guarda el resultado en una variable llamada div_int
Calcula también la el módulo (%) de las mismas. Guarda el resultado en una variable llamada resto
Realiza la potencia de x elevado a y y guarda el resultado en una variable llamada potencia
Imprime ambos resultados usando print(). En esta caso, el mensaje debe ser algo parecido a: "La división entera es: " . "El resto es: y la potencia es: "

Escribe tu solución en la celda de código siguiente:

Exercise 3

Objetivo: Practicar el uso de la biblioteca math para cálculos geométricos de triángulos rectángulos.

Recuerda el teorema de Pitágoras, que establece que en un triángulo rectángulo, el cuadrado de la hipotenusa es igual a la suma de los cuadrados de los catetos:

\text{hipotenusa}^2 = \text{cateto}_a^2 + \text{cateto}_b^2

(1)

\text{hipotenusa} = \sqrt{\text{cateto}_a^2 + \text{cateto}_b^2}

(2)

Ejemplo de referencia:

import math

# Calcular la hipotenusa de un triángulo rectángulo
catetoA = 3
catetoB = 4
hipotenusa = math.sqrt(catetoA**2 + catetoB**2)
print(f"Hipotenusa: {hipotenusa}")  # Resultado: 5.0

Instrucciones del ejercicio:

Importa la biblioteca math
Define dos variables catA y catB con los valores 8 y 5 respectivamente
Calcula la hipotenusa usando la librería math. Recuerda el teorema de Pitágoras: $\text{hipotenusa} = \sqrt{\text{cateto}_a^2 + \text{cateto}_b^2}$ hipotenusa = √(a² + b²) Usa math.sqrt() para la raíz cuadrada
Calcula también el área del triángulo: (base × altura) / 2
Imprime tanto la hipotenusa como el área con mensajes descriptivos

Figure 1:Teorema de Pitágoras

Escribe tu solución en la celda de código siguiente:

Exercise 4

Objetivo: Practicar el uso de la biblioteca statistics de Python para análisis estadístico básico.

Ejemplo de referencia:

import statistics

# Calificaciones de estudiantes (en una lista)
calificaciones = [85, 92, 78, 90, 88, 76, 95, 89, 82, 79] # Esto es una lista de Python, que es una lista de valores.

# Calcular estadísticas básicas
promedio = statistics.mean(calificaciones)
mediana = statistics.median(calificaciones)
desviacion = statistics.stdev(calificaciones)

print(f"Promedio: {promedio:.2f}")
print(f"Mediana: {mediana}")
print(f"Desviación estándar: {desviacion:.2f}")

Instrucciones del ejercicio:

Importa la biblioteca statistics
Crea una lista llamada temperaturas con las siguientes temperaturas diarias (en °C): [22, 25, 19, 33, 24, 31, 23, 21, 23, 27, 25, 24, 22, 26, 25, 23]
Calcula y guarda en variables:
- La temperatura promedio usando statistics.mean()
  - Pista: tiene que dar 24.56
- La temperatura mediana usando statistics.median()
  - Pista: tiene que dar 24
- La moda (temperatura más frecuente) usando statistics.mode()
  - Pista: tiene que dar 23 y 25
- La desviación estándar poblacional usando statistics.stdev()
  - Pista: tiene que dar 3.
- El máximo y mínimo usando las funciones max() y min()
  - Pista: el máximo es 33 y el mínimo es 19
Imprime print() los resultados con mensajes descriptivos y 2 decimales

Escribe tu solución en la celda de código siguiente: