 |
|
 Código-Fonte Controle de Estoque completo com código fonte em PHP, MySQL, Bootstrap, jQuery - 100% funcional e fácil de modificar e implementar novas funcionalidadesTenha o seu próprio sistema de controle de estoque web. com cadastro de produtos, categorias, fornecedores, entradas e saídas de produtos, com relatórios por data, margem de lucro e muito mais. Código simples e fácil de modificar. Acompanha instruções para instalação e criação do banco de dados MySQL. Clique aqui e saiba mais |
|
R ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
R para Matemática e Estatística - Como calcular desvio padrão usando a função sd() da linguagem RQuantidade de visualizações: 2499 vezes |
|
Em Matemática e Estatística, o Desvio Padrão (em inglês: Standard Deviation) é uma medida de dispersão, ou seja, é uma medida que indica o quanto um conjunto de dados é uniforme. Quando o desvio padrão é baixo, isso quer dizer que os dados do conjunto estão mais próximos da média. Como calcular o desvio padrão de um conjunto de dados? Vamos começar analisando a fórmula mais difundida na matemática e na estatística: \[\sigma = \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^N (x_i -\mu)^2}{N}}\] Onde: a) __$\sigma__$ é o desvio; b) __$x_i__$ é um valor qualquer no conjunto de dados na posição i; c) __$\mu__$ é a média aritmética dos valores do conjunto de dados; d) N é a quantidade de valores no conjunto. O somatório dentro da raiz quadrada nos diz que devemos somar todos os elementos do conjunto, desde a posição 1 até a posição n, subtrair cada valor pela média do conjunto e elevar ao quadrado. Obtida a soma, nós a dividimos pelo tamanho do conjunto. Porém, se usarmos a linguagem R, todos estes cálculos se tornam desnecessários, pois temos a função sd(), que recebe uma lista de valores numéricos e retorna o desvio padrão correspondente. Veja:
> valores <- c(10, 30, 90, 30) [ENTER]
> desvio_padrao <- sd(valores) [ENTER]
> paste("O desvio padrão é:", desvio_padrao) [ENTER]
[1] "O desvio padrão é: 34.6410161513775"
>
Ao executar estes comandos R nós teremos o seguinte resultado: O desvio padrão é: 34.6410161513775 Note que a função sd() da linguagem R retorna o Desvio Padrão Populacional, e não o Desvio Padrão Amostral. |
Ruby ::: Dicas & Truques ::: Strings e Caracteres |
Como testar se uma string começa com uma determinada substring em Ruby usando uma função personalizadaQuantidade de visualizações: 7946 vezes |
|
O Ruby, até a versão 1.8.6, não dispõe de um método para verificar se uma string começa com uma determinada substring. Assim, veja abaixo como escrever uma função starts_with(). Esta função recebe a string e a substring e retorna true se a string começar com a substring. Eis a listagem completa:
# método auxiliar que permite verificar se
# uma string começa com uma substring
def starts_with(string, substring)
if string.index(substring) == 0
return true
else
return false
end
end
# declara e inicializa uma variável string
frase = "Gosto muito de Ruby"
# vamos verificar a string começa com "Gosto"
if starts_with(frase, "Gosto")
puts "A string começa com \"Gosto\""
else
puts "A string NÃO começa com \"Gosto\""
end
Ao executar este código Ruby nós teremos o seguinte resultado: A string começa com "Gosto" |
C# ::: Windows Forms ::: CheckBox |
Como testar se uma CheckBox do C# Windows Forms está marcada ou desmarcadaQuantidade de visualizações: 22609 vezes |
|
Em algumas situações precisamos verificar se uma CheckBox do C# Windows Forms está marcada ou desmarcada. Para isso só precisamos acessar sua propriedade Checked. Esta propriedade retorna um valor true se a CheckBox estiver marcada e false em caso contrário. Veja o trecho de código abaixo (estou assumindo que você colocou um Button e uma CheckBox no seu formulário):
private void button1_Click(object sender, EventArgs e){
// vamos verificar se a CheckBox está marcada ou desmarcada
if(checkBox1.Checked)
MessageBox.Show("A CheckBox está marcada");
else
MessageBox.Show("A CheckBox está desmarcada");
}
Se você quiser inverter o teste, ou seja, verificar primeiro se a CheckBox está desmarcada, poderá fazer algo assim:
private void button1_Click(object sender, EventArgs e){
// vamos verificar se a CheckBox está marcada ou desmarcada
if(!checkBox1.Checked)
MessageBox.Show("A CheckBox está desmarcada");
else
MessageBox.Show("A CheckBox está marcada");
}
|
Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Como criar arrays (vetores e matrizes) usando o objeto ndarray da biblioteca Numpy do PythonQuantidade de visualizações: 3385 vezes |
|
O objeto ndarray é a parte mais importante da biblioteca Numpy do Python. É por meio dele que criamos vetores e matrizes. Quando falamos vetores, estamos nos referindo às matrizes de apenas uma dimensão, ou seja, uma linha e várias colunas. A forma mais comum de se criar arrays na Numpy é usando funções presentes na biblioteca. Veja: # importamos a bibliteca NumPy import numpy as np def main(): # vamos usar o método arange() para construir um # vetor de 10 elementos, começando de 0 até 9 vetor = np.arange(10) # vamos mostrar o vetor gerado print(vetor) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] Depois que criamos o vetor, seus elementos individuais podem ser acessados usando-se o nome da variável usada para representar todo o valor e o índice do elemento que queremos acessar (começando em 0). Veja:
# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
def main():
# vamos usar o método arange() para construir um vetor de
# 10 elementos, começando de 0 até 9
vetor = np.arange(10)
# vamos mostrar o vetor inteiro
print("Vetor gerado: ", vetor)
# vamos mostrar o valor do terceiro elemento
print("Terceiro elemento: ", vetor[2])
if __name__== "__main__":
main()
Este código produzirá o seguinte resultado: Vetor gerado: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] Terceiro elemento: 2 Uma outra forma de criarmos vetores usando a Numpy, é fornecendo os elementos do vetor como uma list. Veja:
# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
def main():
# vamos criar um vetor passando uma list
valores = np.array([4, 12, 50, 8, 32])
# vamos mostrar o resultado
print("Elementos no vetor:", valores)
if __name__== "__main__":
main()
Este código vai gerar o seguinte resultado: Elementos no vetor: [ 4 12 50 8 32] Agora vamos usar essa mesma abordagem para criar uma matriz de duas dimensões (bidimensional):
# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
def main():
# vamos criar uma matriz bidimensional passando
# duas lists dentro de uma list
valores = np.array([(4, 12, 50), (5, 3, 1)])
# vamos mostrar o resultado
print("Elementos no vetor:", valores)
if __name__== "__main__":
main()
Veja o resultado da execução desse código: Elementos no vetor: [[12 12 50] [ 5 3 1]] Em mais dicas dessa seção você aprenderá mais sobre as funções de criação e manipulação de vetores e matrizes usando a biblioteca NumPy do Python. |
Nossas 20 dicas & truques de programação mais populares |
|
MySQL - Como formatar campos DATE, TIME, DATETIME e TIMESTAMP usando a função DATE_FORMAT() do MySQL |
Você também poderá gostar das dicas e truques de programação abaixo |
|
PHP - Como converter graus em radianos em PHP usando a função deg2rad() - Trigonometria para iniciantes |
Nossas 20 dicas & truques de programação mais recentes |
Últimos Projetos e Códigos Fonte Liberados Para Apoiadores do Site |
|
Python - Como criar o jogo Pedra, Papel, Tesoura em Python - Jogo completo em Python com código comentado |
Últimos Exercícios Resolvidos |
E-Books em PDF |
||||
|
||||
|
||||
Linguagens Mais Populares |
||||
|
1º lugar: Java |
