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promedio_final = 9.5 if promedio_final >= 9: print ("Alumno destacado, exento examen final") else: print("Alumno regular, debe presentar examen")

db.Product.insertMany([ { ProductID: 784, Name: "Mountain-200 Black, 46", ProductNumber: "BK-M68B-46", color: "Black", ListPrice: 2294.99, Size: 46, SizeUnitMeasureCode: "CM", WeightUnitMeasureCode: "LB", Weight: 24.13, class: "H", style: "U", Pro

print('Hello world!') import numpy as np from scipy import stats # 表１のデータ data = [154.2, 150.4, 149.3, 164.2, 161.0, 164.2, 163.1, 140.5, 163.0, 158.2] # 標本平均の計算 sample_mean = np.mean(data)

print('Hello world!') from scipy.stats import norm # 標準正規分布の平均と標準偏差 mu = 0 sigma = 1 # aの値を設定 a = 2

fprintf("Ajuste de Curvas por Mínimos Quadrados\n\n"); %Dados Iniciais x_tab=[0.3 2.7 4.5 5.9 7.8]; y_tab=[1.8 1.9 3.1 3.9 3.3]; n=length(x_tab); p=2; S_x=sum(x_tab);

print('Hello world!') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import binom, poisson # === ベルヌーイ分布 === n = 1 # 試行回数（例：コインを1回投げる） p = 0.5 # 成功確率（例：表が出る確率50%） x = np.arange(0, n + 1) # 成功回数（0回 or 1回） cdf_values = binom.c

clear; clc; close all; fprintf ('Ajuste de curva por mínimos quadrados \n\n') %Dados Iniciais x_tab = [0.3 2.7 4.5 5.9 7.8]; y_tab = [1.8 1.9 3.1 3.9 3.3];

clear; clc; close all; fprintf ('Ajuste de Curva por Minimos Quadrados \n\n'); % Dados Iniciais x_tab = [0.3 2.7 4.5 5.9 7.8]; y_tab = [1.8 1.9 3.1 3.9 3.3];

print('Hello world!') import random import matplotlib.pyplot as plt # サイコロを n 回振って、その結果の分布を確認する n = 10000 # 振る回数（10000回） results = [random.randint(1, 6) for _ in range(n)] # 各試行で1〜6のランダムな目を取得 # 平均（期待値）の計算 mean = sum(results) / n

%Luiz Henrique Meira Andrade Leite %Pratica Minimos Quadrados clc; fprintf('Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados \n \n'); x_tab = [0.3 2.7 4.5 5.9 7.8] y_tab = [1.8 1.9 3.1 3.9 3.3] n = length(x_tab);

%Luiz Henrique Meira Andrade Leite %Pratica Minimos Quadrados clc; fprintf('Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados \n \n'); x_tab = [0.3 2.7 4.5 5.9 7.8] y_tab = [1.8 1.9 3.1 3.9 3.3] n = length(x_tab);

print('Hello world!') # 縦棒グラフを描いてみる（リストを使った方法） import matplotlib.pyplot as plt data = [90, 50, 55, 82] # dataリストは，要素が90, 50, 55, 82が保存されている col = ["Mathematics", "English", "Japanese Language", "Information Study"] # colリストは，要素が文字列であり，"数学", "英語", "

import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Main { // Leon Isaias public static void main(String[] args) { ArrayList<Integer> nums = new ArrayList<Integer>(List.of(5,6,7,7,7,7,7,8,8,9,9,11,11,12,12,13,13,13,1,14

section .data msg_menu db "--- CALCULADORA ---", 10, "1) Sumar 2) Restar 3) Multiplicar 4) Dividir 5) Salir", 10, "Elige: " len_menu equ $ - msg_menu msg_num1 db 10, "Num 1: " len_num1 equ $ - msg_num1 msg_num2 db "Num 2: " l

print('Hello world!')

print('Hello world!') import matplotlib.pyplot as plt # グラフを描画するためのライブラリ # データの定義（テストの点数） data = [66, 57, 72, 65, 77, 95, 84, 91, 58] # ここに分析したいデータを入れる # データの個数（何人分のデータか） count = len(data) # 平均（データの合計を個数で割る）

fprintf("Ajuste de Curvas por Mínimos Quadrados\n\n"); %Dados Iniciais x_tabs=[0.3 2.7 4.5 5.9 7.8]; y_tab=[1.8 1.9 3.1 3.9 3.3]; n=length(x_tab); p=2; S_x=sum(x_tab);

%Luiz Henrique Meira Andrade Leite %Pratica Minimos Quadrados clc; fprintf('Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados \n \n'); x_tab = [0.3 2.7 4.5 5.9 7.8] y_tab = [1.8 1.9 3.1 3.9 3.3] n = length(x_tab);

print('Hello world!') import matplotlib.pyplot as plt # グラフを描画するためのライブラリ # データの定義（テストの点数） data = [66, 57, 72, 65, 77, 95, 84, 91, 58] # ここに分析したいデータを入れる # データの個数（何人分のデータか） count = len(data) # 平均（データの合計を個数で割る）

%Luiz Henrique Meira Andrade Leite %Pratica Minimos Quadrados clc; fprintf('Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados \n \n'); x_tab = [0.3 2.7 4.5 5.9 7.8] y_tab = [1.8 1.9 3.1 3.9 3.3] n = length(x_tab);