Série:  0  1  1  2  3  5  8  13  21  34  55  89 
Índice: 0  1  2  3  4  5  6   7   8   9  10  11 

int fibonacci(int indice){
  // sua implementação aqui
}

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# função principal do programa
def main():
  # vamos solicitar o índice do número de Fibonacci
  indice = int(input("Informe o índice: "))
    
  # calcula o número de Fibonacci no índice informado
  print("O número de Fibonacci no índice informado é: {0}".format( 
    fibonacci(indice)))
  
# função recursiva que o número de Fibonacci em um determinado índice
def fibonacci(indice):
  if indice == 0: # caso base; interrompe a recursividade
    return 0
  elif indice == 1: # caso base; interrompe a recursividade
    return 1
  else: # efetua uma nova chamada recursiva
    return fibonacci(indice - 1) + fibonacci(indice - 2)
  
if __name__== "__main__":
  main()

Área da bacia em km2: 60
Precipitação em mm/h: 10
A vazão é: 600000.0 m3/h

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# função principal do programa
def main():
  # vamos ler a área da bacia em km2
  area = float(input("Área da bacia em km2: "))
    
  # vamos ler a precipitação em milímetros por hora
  precipitacao = float(input("Precipitação em mm/h: "))
    
  # vamos calcular a vazão em metros cúbicos por hora
  # primeiro convertemos a área para metros quadrados
  area = area * 1000000.0
  # agora convertemos milímetros para metros
  precipitacao = precipitacao / 1000.0
  # e calculamos a vazão
  vazao = area * precipitacao
    
  # e mostramos o resultado
  print("A vazão é: {0} m3/h".format(vazao))
  
if __name__== "__main__":
  main()

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# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
 
def main():
  # vamos criar um vetor com 8 elementos
  vetor = np.array([5, 1, 10, 7, 2, 3, 9, 4])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nesse vetor
  print("Linhas e colunas no vetor:", vetor.shape)

  # agora vamos criar uma matriz de 2 linhas e 4 colunas
  matriz = np.array([[8, 51, 2, 35], [90, 42, 0, 71]])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nessa matriz
  print("Linhas e colunas na matriz:", matriz.shape) 

if __name__== "__main__":
  main()

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Linhas e colunas no vetor: (8,)
Linhas e colunas na matriz: (2, 4)

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no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
 
def main():
  # vamos criar um vetor com 8 elementos
  vetor = np.array([5, 1, 10, 7, 2, 3, 9, 4])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nesse vetor
  print("Linhas e colunas no vetor:", np.shape(vetor))

  # agora vamos criar uma matriz de 2 linhas e 4 colunas
  matriz = np.array([[8, 51, 2, 35], [90, 42, 0, 71]])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nessa matriz
  print("Linhas e colunas na matriz:", np.shape(matriz)) 

if __name__== "__main__":
  main()

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# método principal
def main():
  # vamos ler as coordenadas do primeiro ponto
  x1 = float(input("Coordenada x do primeiro ponto: "))
  y1 = float(input("Coordenada y do primeiro ponto: "))
  
  # vamos ler as coordenadas do segundo ponto
  x2 = float(input("Coordenada x do segundo ponto: "))
  y2 = float(input("Coordenada y do segundo ponto: "))
 
  sinal = "+"
  # vamos calcular o coeficiente angular da reta
  m = (y2 - y1) / (x2 - x1)
  # vamos calcular o coeficiente linear
  n = y1 - (m * x1)
 
  # coeficiente linear menor que zero? O sinal será negativo
  if (n < 0):
    sinal = "-"
    n = n * -1
  
  # mostra a equação reduzida da reta
  print("Equação reduzida: y = %.2fx %s %.2f" % (m, sinal, n))

if __name__== "__main__":
  main()

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>> y = (-0.75 * 3) + 8.75
y = 6.5000