# Exercício Prático 4 - Padronizador Z-Score Nativo
import math

salarios = [2000.0, 2500.0, 3000.0, 10000.0, 15000.0]
n = len(salarios)

# 1. Média
media = sum(salarios) / n

# 2. Desvio Padrão Amostral
soma_quad_desvios = sum((x - media)**2 for x in salarios)
desvio_padrao = math.sqrt(soma_quad_desvios / (n - 1))

# 3. Conversão para Z-Score
salarios_padronizados = [(x - media) / desvio_padrao for x in salarios]

print("=== PADRONIZAÇÃO DE DADOS PARA K-MEANS ===")
print(f"Salários Originais: {salarios}")
print(f"Média: R$ {media:.2f} | Desvio Padrão: R$ {desvio_padrao:.2f}")
print("-" * 50)
print("Valores Padronizados (Z-Score):")
for orig, z in zip(salarios, salarios_padronizados):
    print(f"Original: R$ {orig:<8.2f} -> Z-Score: {z:+.4f}")