math-tools-daniel 1.0.1
Um pacote matemático completo com funções básicas e avançadas
Requires Python: >=3.8
Keywords: mathematics, statistics, sequences, fibonacci, prime, factorial

# 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)
```bash
pip install math-tools-daniel
```

### Instalação local para desenvolvimento
```bash
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
```python
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
```python
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
```python
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
```python
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:

```bash
# 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

```python
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](LICENSE) para detalhes.

## ✨ Autor

**Daniel Santos**
- Email: danfergatthi@gmail.com
- GitHub: [@daniel](https://github.com/DanielSantos08)

## 🙏 Agradecimentos

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