Distância total (kms): 650
Combustível gasto (litros): 52
O consumo do veículo foi: 12.5 kms/litro

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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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# método principal
def main():
  # vamos ler a distância total em quilômetros
  distancia = float(input("Distância total (kms): "))
    
  # vamos ler o total de combustível gasto em litros
  combustivel_gasto = float(input("Combustível gasto (litros): "))
    
  # agora vamos calcular o consumo do automóvel
  consumo = distancia / combustivel_gasto
    
  # e mostramos o resultado
  print("O consumo do veículo foi: {0} kms/litro".format(consumo))
  
if __name__== "__main__":
  main()

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def main():
  # um laço for que conta de 0 até 10
  for i in range(0, 11):
    # mas queremos apenas os números impares
    if i % 2 == 0:
      continue # descarta os pares. Vamos para a próxima iteração
    # se chegou até aqui é porque o número é impar
    print(i) 
  
if __name__== "__main__":
  main()

7 + j5

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# vamos importar o módulo de matemática de números complexos
import cmath

# método principal
def main():
  # vamos ler a parte real e a parte imaginária do
  # número complexo
  real = float(input("Parte real do número complexo: "))
  imaginaria = float(input("Parte imaginária do número complexo: "))

  # constrói o número complexo
  z = complex(real, imaginaria)

  # mostra o valor absoluto na forma polar
  print ("Valor absoluto (raio ou módulo): ", abs(z))
  # mostra a fase do número complexto na forma polar
  print("Fase em radianos: ", cmath.phase(z))
  print("Fase em graus: ", cmath.phase(z) * (180 / cmath.pi))
  
if __name__== "__main__":
  main()

C:\Users\Osmar>pip list
Package           Version
----------------- -------
astroid           2.4.2
colorama          0.4.4
isort             5.6.4
joblib            1.0.0
lazy-object-proxy 1.4.3
mccabe            0.6.1
numpy             1.19.4
pandas            1.1.5
Pillow            8.0.1
pip               20.3.3
pylint            2.6.0
python-dateutil   2.8.1
pytz              2020.4
scikit-learn      0.24.0
scipy             1.5.4
setuptools        49.2.1
six               1.15.0
threadpoolctl     2.1.0
toml              0.10.2
wrapt             1.12.1
wxPython          4.1.1

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# importamos a bibliteca Matplotlib
import matplotlib as mp
 
def main():
  # vamos mostrar a versão da biblioteca Matplotlib
  versao = mp.__version__
 
  print("A versão do Matplotlib é:", versao)
 
if __name__== "__main__":
  main()

Exception has occurred: ModuleNotFoundError
File "c:\estudos_python\estudos.py", line 3, in <module>
  import matplotlib as mp
ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'

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# vamos importar o módulo Tkinter
from tkinter import *
from tkinter.ttk import *

# variáveis globais
caixa_texto_1 = None

# método principal
def main():
  # acessamos a variável global
  global caixa_texto_1
  
  # vamos criar o frame principal da aplicação Tkinter
  janela = Tk()

  # agora definimos o tamanho da janela
  janela.geometry("600x400")

  # criamos uma caixa de texto Entry de linha única
  caixa_texto_1 = Entry(janela, width=40)
  caixa_texto_1.grid(column=0, row=0, sticky=W, padx=15, pady=10)

  # criamos uma segunda caixa de texto Entry de linha única
  caixa_texto_2 = Entry(janela, width=40)
  caixa_texto_2.grid(column=0, row=1, sticky=W, padx=15, pady=0)

  # vamos criar um botão Button
  btn = Button(janela, text="Definir Foco", width=20, command=definir_foco)
  btn.grid(column=0, row=2, sticky=W, padx=15, pady=10)

  # entramos no loop da aplicação
  janela.mainloop()  

# função para definir o foco na primeira caixa de texto
def definir_foco():
  # definimos o foco na primeira caixa de texto Entry
  caixa_texto_1.focus_set()

if __name__== "__main__":
  main()

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# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
   
def main():
  # vamos declarar e construir uma matrix
  # 2x3 (duas linhas e três colunas
  matriz = np.array([(3, 5, 7), (1, 2, 9)])
    
  # vamos exibir os valores da matriz
  print("Elementos da matriz:")
  for i in range(np.shape(matriz)[0]):
    for j in range(np.shape(matriz)[1]):
      print("%7.2f" % matriz[i][j], end="")
    
    print()

  # como temos uma matriz 2x3, a transposta deverá ser
  # 3x2, ou seja, três linhas e duas colunas
  linhas = np.shape(matriz)[0] # linhas da matriz original
  colunas = np.shape(matriz)[1] # colunas da matriz original
  transposta = np.empty((colunas, linhas)) 
    
  # e agora vamos preencher a matriz transposta
  for i in range(np.shape(matriz)[0]):
    for j in range(np.shape(matriz)[1]):
      transposta[j][i] = matriz[i][j]
    
  # vamos exibir os valores da matriz transposta
  print("\nElementos da matriz transposta:")
  for i in range(np.shape(transposta)[0]):
    for j in range(np.shape(transposta)[1]):
      print("%7.2f" % transposta[i][j], end="")
    
    print()  

if __name__== "__main__":
  main()

Elementos da matriz:
    3      5      7  
    1      2      9  
Elementos da matriz transposta:
    3      1  
    5      2  
    7      9  

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
   
def main():
  # vamos declarar e construir uma matrix
  # 2x3 (duas linhas e três colunas
  matriz = np.array([(3, 5, 7), (1, 2, 9)])
    
  # vamos exibir os valores da matriz
  print("Elementos da matriz:")
  for i in range(np.shape(matriz)[0]):
    for j in range(np.shape(matriz)[1]):
      print("%7.2f" % matriz[i][j], end="")
    
    print()

  # vamos transpor a matriz usando o método transpose()
  transposta = matriz.transpose() 
    
  # vamos exibir os valores da matriz transposta
  print("\nElementos da matriz transposta:")
  for i in range(np.shape(transposta)[0]):
    for j in range(np.shape(transposta)[1]):
      print("%7.2f" % transposta[i][j], end="")
    
    print()  

if __name__== "__main__":
  main()