math-tools-daniel 1.0.1

Um pacote matemático completo com funções básicas e avançadas

Math Tools Daniel

Um pacote matemático completo em Python que fornece funções básicas e avançadas para cálculos matemáticos, análise estatística e geração de sequências.

🎯 Funcionalidades

📊 Funções Básicas

• factorial(n) - Calcula o fatorial de um número
• is_prime(n) - Verifica se um número é primo
• average(numbers) - Calcula a média aritmética
• fibonacci(n) - Calcula o n-ésimo número de Fibonacci

🔧 Funções Auxiliares

• gcd(a, b) - Máximo Divisor Comum
• lcm(a, b) - Mínimo Múltiplo Comum
• is_perfect_number(n) - Verifica números perfeitos
• prime_factors(n) - Fatores primos de um número
• power_mod(base, exp, mod) - Exponenciação modular

📈 Análise Estatística

• median(numbers) - Mediana
• mode(numbers) - Moda
• standard_deviation(numbers) - Desvio padrão
• variance(numbers) - Variância
• quartiles(numbers) - Quartis (Q1, Q2, Q3)

🔢 Sequências Matemáticas

• fibonacci_sequence(n) - Sequência de Fibonacci
• prime_sequence(n) - Sequência de números primos
• arithmetic_sequence(start, step, n) - Progressão aritmética
• geometric_sequence(start, ratio, n) - Progressão geométrica
• factorial_sequence(n) - Sequência de fatoriais
• collatz_sequence(n) - Sequência de Collatz (3n+1)

🚀 Instalação

Via pip (quando publicado)

pip install math-tools-daniel

Instalação local para desenvolvimento

git clone <repository-url>
cd math_tools_daniel_package

# Instalação básica
pip install -e .

# Instalação com dependências de desenvolvimento
pip install -e .[dev]

💻 Uso

Importação Básica

import math_tools_daniel as mtd

# Funções básicas
print(mtd.factorial(5))        # 120
print(mtd.is_prime(17))        # True
print(mtd.average([1,2,3,4,5])) # 3.0
print(mtd.fibonacci(10))       # 55

Importação Específica

from math_tools_daniel import factorial, is_prime, fibonacci_sequence

# Usar funções diretamente
print(factorial(6))                    # 720
print(is_prime(29))                   # True
print(fibonacci_sequence(8))          # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]

Análise Estatística

from math_tools_daniel import median, mode, standard_deviation, quartiles

data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6]

print(f"Mediana: {median(data)}")                    # 4.0
print(f"Moda: {mode(data)}")                        # [4]
print(f"Desvio Padrão: {standard_deviation(data)}")  # ~1.58
print(f"Quartis: {quartiles(data)}")                # (2.0, 4.0, 5.0)

Sequências Matemáticas

from math_tools_daniel import (
    fibonacci_sequence,
    prime_sequence,
    arithmetic_sequence,
    collatz_sequence
)

print(fibonacci_sequence(10))           # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
print(prime_sequence(5))               # [2, 3, 5, 7, 11]
print(arithmetic_sequence(1, 3, 5))    # [1, 4, 7, 10, 13]
print(collatz_sequence(7))             # [7, 22, 11, 34, 17, 52, 26, 13, 40, 20, 10, 5, 16, 8, 4, 2, 1]

🧪 Testes

O pacote inclui testes unitários completos usando pytest:

# Instalar dependências de desenvolvimento
pip install -r requirements-dev.txt

# Ou instalar com extras de desenvolvimento
pip install -e .[dev]

# Executar todos os testes
pytest tests/

# Executar testes com cobertura
pytest tests/ --cov=math_tools_daniel --cov-report=html

📚 Documentação

Todas as funções incluem docstrings detalhadas com:

• Descrição da funcionalidade
• Parâmetros e tipos
• Valores de retorno
• Exemplos de uso
• Exceções que podem ser levantadas

help(math_tools_daniel.factorial)  # Mostra documentação completa

🛠️ Desenvolvimento

Estrutura do Projeto

math_tools_daniel_package/
├── math_tools_daniel/           # Código principal
│   ├── __init__.py             # Exportações principais
│   ├── utils/                  # Funções básicas e auxiliares
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── math_functions.py   # factorial, is_prime, average, fibonacci
│   │   └── math_helpers.py     # gcd, lcm, is_perfect_number, etc.
│   └── processing/             # Processamento avançado
│       ├── __init__.py
│       ├── statistics.py       # Funções estatísticas
│       └── sequences.py        # Sequências matemáticas
├── tests/                      # Testes unitários
├── setup.py                    # Configuração do pacote
├── requirements.txt            # Dependências
├── README.md                   # Este arquivo
└── .gitignore                 # Arquivos ignorados pelo Git

Requisitos

• Python 3.8+
• Sem dependências externas (apenas biblioteca padrão)

🤝 Contribuição

1. Fork o projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

✨ Autor

Daniel Santos

• Email: [e-mail]
• GitHub: @daniel

🙏 Agradecimentos

• Bootcamp DIO - Suzano Python Developer
• Comunidade Python
• Contribuidores do projeto