# importamos a biblioteca NumPy
import numpy as np
#importamos a biblioteca Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
def main():
  # definimos o título para a área de plotagem
  plt.title('Gráfico da Função Seno')
 
  # vamos exibir o grid da área de plotagem
  plt.grid(True)
 
  # vamos definir os valores da coordenada x
  # os valores gerados serão de 0 até 12 (não incluído)
  eixo_x = np.arange(0, 12, 0.1)

  # os valores da coordenada y serão o seno de
  # cada valor correspondente no eixo x
  eixo_y = np.sin(eixo_x)
 
  # vamos plotar a função seno agora
  plt.plot(eixo_x, eixo_y)
 
  # finalmente exibimos o resultado
  plt.show()
 
if __name__== "__main__":
  main()

procedure TForm3.Button1Click(Sender: TObject);
var
  // vamos declarar uma matriz de 10 inteiros
  valores: array[1..10] of Integer;
  i: Integer;
begin
  // vamos inicializar a matriz com os números pares de 2 até 20
  for i := Low(valores) to High(valores) do
    begin
      valores[i] := i * 2;
    end;

  // vamos exibir os valores dos elementos
  for i := Low(valores) to High(valores) do
    begin
      Memo1.Lines.Add(IntToStr(valores[i]));
    end;
end;

// função principal do programa Rust
fn main() {
  // vamos criar um array com 5 elementos
  let valores = [7, 3, 4, 9, 1];
  
  // agora vamos obter o tamanho do array
  let tamanho = valores.len();
  
  // e mostramos o resultado
  println!("O array possui {} elementos", tamanho);
}

# função principal do programa
def main():
  texto = "34kwjii5992"
 
  if texto.isalnum():
    print("A string contém apenas caracteres" \
      " alfanumericos")  
  else:
    print("A string não contem somente caracteres" \
      " alfanumericos")
 
if __name__== "__main__":
  main()

A solução para o problema de minimização é:

x = 2.40
y = 1.20

O custo mínimo é: 252.00

# vamos começar definindo a matriz que representa a função de
# minimização
c = [80.0, 50.0]';

# agora a matriz de restrições
A = [15, 20; 10, 5];
b = [60, 30]';

# as restrições de não negatividade e o limite superior
lb = [0, 0]';
ub = [];

# definimos as restrições como limites inferiores
ctype = "LL";

# indicamos que vamos usar variáveis contínuas (não inteiros)
vartype = "CC";

# vamos usar minimização, por isso definimos o valor 1. Se fosse
# maximização o valor seria -1
s = 1;

# definimos os parâmetros adicionais
param.msglev = 1;
param.itlim = 100;

# e chamamos a função glpk()
[xmin, fmin, status, extra] = glpk(c, A, b, lb, ub, ctype, vartype, s, param);

# mostramos a solução para o problema de minimização
printf("A solução para o problema de minimização é:\n\n");
printf("x = %.2f\n", xmin(1));
printf("y = %.2f\n", xmin(2));

# para finalizar vamos mostrar o custo mínimo
printf("\nO custo mínimo é: %.2f\n\n", fmin);