Exercícios de treino, 2

Conteúdo

11. Exercícios de treino, 2#

11.1. Objetivo#

Estes exercícios ilustram o uso dos módulos math, numpy e matplotlib.

Nos programas seguintes, preencha os '??????' com expressões apropriadas de forma a garantir que o resultado da execução do programa seja aquele que está exibido

11.2. Numéricos, sobre comandos for, listas em compreensão e numpy#

11.2.1. Programa 1#

import math
from matplotlib import pyplot as plt

fibs = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657]

# logaritmos dos números com math.log()
# mas não pode dar erro...
logfibs = '??????'

plt.plot(range(len(logfibs)), logfibs, 'o-')
plt.show()

Log fibs

Solução

11.2.2. Programa 2#

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

fibs = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657]
fibs = np.array(fibs)

# logaritmos dos números com np.log()
# mas não pode dar erro...
logfibs = '???????'

plt.plot(np.arange(len(logfibs)), logfibs, 'o-')
plt.show()

Log fibs

Solução

11.2.3. Programa 3#

Sugestão: use a função np.log10() e a função np.trunc()

fibs = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657]
fibs = np.array(fibs)

ndigits = '??????'

print('numero de dígitos:')
print(ndigits)

numero de dígitos:
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 2. 2. 2. 2. 2. 3. 3. 3. 3. 3. 4. 4. 4. 4. 5. 5. 5.]

Solução

11.3. Sobre processamento de ficheiros de texto estruturados#

11.3.1. Preparação#

Obtenha do moodle o ficheiro proteins.fasta e coloque na mesma pasta que o “programa 4”.

11.3.2. Programa 4#

with open('proteins.fasta') as f:
    records = f.read().split('>')
# clean empty records
records = [p for p in records if len(p) > 0]

print(len(records))

headers = '??????'

descriptions = []
accs = []

# header example:
# sp|Q08641|AB140_YEAST tRNA(Thr) (cytosine(32)-N(3))-methyltransferase OS=Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) ...

for header in headers:
    sp, acc, rest = header.split('|')
    description = rest.split('??????')[0]
    
    accs.append(acc)
    descriptions.append(description)

for h, d in zip(accs, descriptions):
    print(h, d)

4
P38090 AGP2_YEAST General amino acid permease AGP2 
Q12001 ALG6_YEAST Dolichyl pyrophosphate Man9GlcNAc2 alpha-1,3-glucosyltransferase 
P53309 AP18B_YEAST Clathrin coat assembly protein AP180B 
P40467 ASG1_YEAST Activator of stress genes 1 

Solução