From bd21d06ded3ac0d6bc502bc8b40717469c908122 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Joao <joaopedrobsb3@gmail.com>
Date: Wed, 31 May 2023 15:31:36 -0300
Subject: [PATCH] #7 arquivos basicos de numpy

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 basico_numpy/1-criando-arrays      | 26 ++++++++++++++++++++++++++
 basico_numpy/2-operacoes-arrays.py | 24 ++++++++++++++++++++++++
 basico_numpy/3-arrays-0e1.py       | 18 ++++++++++++++++++
 3 files changed, 68 insertions(+)
 create mode 100644 basico_numpy/1-criando-arrays
 create mode 100644 basico_numpy/2-operacoes-arrays.py
 create mode 100644 basico_numpy/3-arrays-0e1.py

diff --git a/basico_numpy/1-criando-arrays b/basico_numpy/1-criando-arrays
new file mode 100644
index 0000000..7d2d0eb
--- /dev/null
+++ b/basico_numpy/1-criando-arrays
@@ -0,0 +1,26 @@
+import numpy as np
+
+"""O numpy é a principal biblioteca para arrays 
+    e manipulação de dados numéricos em Python. Nesse arquivo
+    veremos criação e manipulações básicas de arrays.
+    """
+
+# Criando um array unidimensional
+arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
+print("Array unidimensional:")
+print(arr1)
+
+# Criando um array bidimensional
+arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
+print("\nArray bidimensional:")
+print(arr2)
+
+# Acessando elementos em um array
+print("\nAcessando elementos:")
+print(arr1[0])  # Acessa o primeiro elemento do arr1
+print(arr2[1, 2])  # Acessa o elemento na segunda linha e terceira coluna do arr2
+
+# Verificando o formato do array
+print("\nFormato do array:")
+print(arr1.shape)  # Retorna uma tupla com o formato do arr1
+print(arr2.shape)  # Retorna uma tupla com o formato do arr2
diff --git a/basico_numpy/2-operacoes-arrays.py b/basico_numpy/2-operacoes-arrays.py
new file mode 100644
index 0000000..996db1b
--- /dev/null
+++ b/basico_numpy/2-operacoes-arrays.py
@@ -0,0 +1,24 @@
+import numpy as np
+
+
+# Operações aritméticas com arrays
+print("\nOperações aritméticas:")
+arr1 = np.array([1, 2, 3])
+arr2 = np.array([4, 5, 6])
+print(arr1 + arr2)  # Soma elemento por elemento
+print(arr1 - arr2)  # Subtrai elemento por elemento
+print(arr1 * arr2)  # Multiplica elemento por elemento
+print(arr1 / arr2)  # Divide elemento por elemento
+
+# Funções matemáticas com arrays
+print("\nFunções matemáticas:")
+print(np.sum(arr1))  # Soma todos os elementos do arr1
+print(np.mean(arr1))  # Calcula a média dos elementos do arr1
+print(np.max(arr1))  # Retorna o valor máximo do arr1
+print(np.min(arr1))  # Retorna o valor mínimo do arr1
+
+# Operações de reshaping
+print("\nOperações de reshaping:")
+arr3 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
+print(arr3.reshape(3, 2))  # Redimensiona o arr3 para ter 3 linhas e 2 colunas
+print(arr3.flatten())  # Retorna uma versão achatada do arr3
diff --git a/basico_numpy/3-arrays-0e1.py b/basico_numpy/3-arrays-0e1.py
new file mode 100644
index 0000000..a579e57
--- /dev/null
+++ b/basico_numpy/3-arrays-0e1.py
@@ -0,0 +1,18 @@
+import numpy as np
+
+"""O numpy também possui funções para criar arrays preenchidos com zeros e uns
+semelhante ao calloc da linguagem C. Isso é útil para inicializar arrays que 
+serão preenchidos posteriormente.
+    """
+
+# Criando arrays preenchidos com zeros e uns
+print("\nArrays preenchidos com zeros e uns:")
+arr_zeros = np.zeros((2, 3))  # Cria um array de zeros com 2 linhas e 3 colunas
+print(arr_zeros)
+
+arr_ones = np.ones((3, 2))  # Cria um array de uns com 3 linhas e 2 colunas
+print(arr_ones)
+
+
+
+