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Delphi ::: Data Access Controls (Controles de Acesso a Dados) ::: TClientDataSet |
Como obter a quantidade de registros em um TClientDataSet do Delphi usando a propriedade RecordCountQuantidade de visualizações: 11839 vezes |
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Em algumas situações precisamos saber a quantidade de registros atualmente armazenados em um componente TClientDataSet. Para isso podemos usar a propriedade RecordCount, implementada originalmente na classe TDataSet e reimplementada na classe TClientDataSet. Veja um trecho de código no qual usamos o evento OnClick de um botão para exibir a quantidade de registros atualmento no TClientDataSet:
procedure TForm3.Button3Click(Sender: TObject);
var
qRegistros: Integer;
begin
// obtém a quantidade de registros no TClientDataSet
qRegistros := ClientDataSet1.RecordCount;
// mostra o resultado
ShowMessage('O ClientDataSet possui ' + IntToStr(qRegistros)
+ ' registros.');
end;
Ao executar o código e clicar no botão você verá uma mensagem parecida com: "O ClientDataSet possui 20 registros.". Esta dica foi escrita e testada no Delphi 2009. |
Java ::: Java + MySQL ::: Metadados da Base de Dados (Database Metadata) |
Java MySQL - Como obter uma lista das funções de data e hora suportadas pelo MySQL usando o método getTimeDateFunctions() da interface DatabaseMetaDataQuantidade de visualizações: 5802 vezes |
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Em algumas situações gostaríamos de, via código, obter uma lista das funções de data e hora suportadas pelo MySQL. Para isso podemos usar o método getTimeDateFunctions() da interface DatabaseMetaData. É importante observar que, no Sun Microsystem's JDBC Driver for MySQL, a interface DatabaseMetaData é implementada por uma classe do mesmo nome, no pacote com.mysql.jdbc.DatabaseMetaData. E esta classe implementa o método getTimeDateFunctions() de forma a retornar a lista de funções de data e hora separadas por vírgulas. Veja um trecho de código Java no qual listamos todas as funções de data e hora suportados no MySQL 5.0:
package estudosbancodados;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DatabaseMetaData;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
public class EstudosBancoDados{
public static void main(String[] args) {
// strings de conexão
String databaseURL = "jdbc:mysql://localhost/estudos";
String usuario = "root";
String senha = "osmar1234";
String driverName = "com.mysql.jdbc.Driver";
try {
Class.forName(driverName).newInstance();
Connection conn = DriverManager.getConnection(databaseURL, usuario, senha);
// vamos obter um objeto da classe com.mysql.jdbc.DatabaseMetaData
DatabaseMetaData dbmd = conn.getMetaData();
// vamos obter a lista de funções de data e hora disponíveis
// nesta versão do MySQL
String funcoesDataHora = dbmd.getTimeDateFunctions();
// como a lista de funções está separada por vírgulas, vamos obter
// uma matriz de strings
String funcoes[] = funcoesDataHora.split(",");
// vamos mostrar o resultado
for(int i = 0; i < funcoes.length; i++){
System.out.println(funcoes[i]);
}
}
catch (SQLException ex) {
System.out.println("SQLException: " + ex.getMessage());
System.out.println("SQLState: " + ex.getSQLState());
System.out.println("VendorError: " + ex.getErrorCode());
}
catch (Exception e) {
System.out.println("Problemas ao tentar conectar com o banco de dados: " + e);
}
}
}
Ao executarmos este código teremos o seguinte resultado: DAYOFWEEK WEEKDAY DAYOFMONTH DAYOFYEAR MONTH DAYNAME MONTHNAME QUARTER WEEK YEAR HOUR MINUTE SECOND PERIOD_ADD PERIOD_DIFF TO_DAYS FROM_DAYS DATE_FORMAT TIME_FORMAT CURDATE CURRENT_DATE CURTIME CURRENT_TIME NOW SYSDATE CURRENT_TIMESTAMP UNIX_TIMESTAMP FROM_UNIXTIME SEC_TO_TIME TIME_TO_SEC |
Python ::: Matplotlib Python Library (Biblioteca Python Matplotlib) ::: Geração e Plotagem de Gráficos usando Matplotlib |
Como gerar o gráfico da função seno usando a biblioteca Matplotlib do PythonQuantidade de visualizações: 2969 vezes |
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Sabemos, como lembrança das nossas aulas de Trigonometria no segundo grau, que a função seno é a razão entre o cateto oposto e a hipotenusa de um triângulo retângulo, ou seja, trata-se de uma razão trigonométrica que retorna valores na faixa de -1 até 1 (ambos inclusos). Nesta dica mostrarei como podemos usar as capacidades de geração de gráficos da biblioteca Matplotlib da linguagem Python, combinadas com as funções arange() e sin() da biblioteca NumPy para gerar o gráfico da função seno. Antes de vermos o código, observe o resultado gerado na imagem a seguir: ![]() Veja agora o código Python completo para a geração do gráfico:
# importamos a biblioteca NumPy
import numpy as np
#importamos a biblioteca Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
def main():
# definimos o título para a área de plotagem
plt.title('Gráfico da Função Seno')
# vamos exibir o grid da área de plotagem
plt.grid(True)
# vamos definir os valores da coordenada x
# os valores gerados serão de 0 até 12 (não incluído)
eixo_x = np.arange(0, 12, 0.1)
# os valores da coordenada y serão o seno de
# cada valor correspondente no eixo x
eixo_y = np.sin(eixo_x)
# vamos plotar a função seno agora
plt.plot(eixo_x, eixo_y)
# finalmente exibimos o resultado
plt.show()
if __name__== "__main__":
main()
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Java ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Exercícios Resolvidos de Java - Escreva um programa Java que leia e apresente um conjunto de números inteiros para uma matriz bidimensional 2 x 4 e apresente o valor e a posiçãoQuantidade de visualizações: 660 vezes |
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Pergunta/Tarefa: Escreva um programa Java que leia e apresente um conjunto de números inteiros para uma matriz bidimensional 2 x 4 e apresente o valor e a posição do maior número inteiro. Você deverá informar tanto a linha quanto a coluna que o maior valor é encontrado. Uma matriz bidimensional 2 x 4 quer dizer que a matriz possui 2 linhas e 4 colunas. Seu programa Java deverá exibir uma saída parecida com:
Valor da linha 1 e coluna 1: 6
Valor da linha 1 e coluna 2: 9
Valor da linha 1 e coluna 3: 11
Valor da linha 1 e coluna 4: 5
Valor da linha 2 e coluna 1: 20
Valor da linha 2 e coluna 2: 63
Valor da linha 2 e coluna 3: 31
Valor da linha 2 e coluna 4: 7
Valores na matriz
6 9 11 5
20 63 31 7
O maior valor é 63
Ele foi encontrado na linha 2 e coluna 2
Veja a resolução comentada deste exercício usando Java:
package estudos;
import java.util.Scanner;
public class Estudos {
public static void main(String[] args) {
// variaveis usdas na resolução do problema
int matriz[][] = new int[2][4];
int maior_valor, linha, coluna;
// para ler a entrada do usuário
Scanner entrada = new Scanner(System.in);
// vamos ler os valores e colocar na matriz
for(int i = 0; i < matriz.length; i++){ // linhas
for(int j = 0; j < matriz[0].length; j++){ // colunas
System.out.print("Valor da linha " + (i + 1) + " e coluna "
+ (j + 1) + ": ");
matriz[i][j] = Integer.parseInt(entrada.nextLine());
}
System.out.println();
}
// vamos mostrar a matriz da forma que ela foi informada
System.out.println("\nValores na matriz\n");
for(int i = 0; i < matriz.length; i++){ // linhas
for(int j = 0; j < matriz[0].length; j++){ // colunas
System.out.printf("%5d", matriz[i][j]);
}
// passa para a próxima linha da matriz
System.out.println();
}
// agora vamos localizar o maior valor na matriz
linha = 0;
coluna = 0;
maior_valor = matriz[linha][coluna];
for(int i = 0; i < matriz.length; i++){ // linhas
for(int j = 0; j < matriz[0].length; j++){ // colunas
if(matriz[i][j] > maior_valor){
maior_valor = matriz[i][j];
linha = i + 1;
coluna = j + 1;
}
}
}
// vamos mostrar o resultado
System.out.println("\nO maior valor é " + maior_valor);
System.out.println("Ele foi encontrado na linha " + linha +
" e coluna " + coluna);
}
}
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Python ::: Python para Engenharia ::: Geometria Analítica e Álgebra Linear |
Como calcular o determinante de uma matriz 3x3 usando a Método de Sarrus em Python - Python para Álgebra LinearQuantidade de visualizações: 6073 vezes |
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Os estudos da Geometria Analítica e Álgebra Linear envolvem, em boa parte de seus cálculos, a magnitude de vetores, ou seja, o módulo, tamanho, comprimento ou intensidade dos vetores. E isso não é diferente em relação às matrizes. Quando uma matriz é envolvida nos cálculos, com muita frequência precisamos obter o seu determinante, que nada mais é que um número real associado à todas as matrizes quadradas. Nesta dica mostrarei como obter o determinante de uma matriz quadrada de ordem 3, ou seja, três linhas e três colunas, usando o Método de Sarrus (somente matrizes 3x3). Note que é possível obter o mesmo resultado com o Teorema de Laplace, que não está restrito às matrizes quadradas de ordem 3. Veja também que não considerei as propriedades do determinante, o que, em alguns casos, simplifica muito os cálculos. Então, vamos supor a seguinte matriz 3x3: ![]() O primeiro passo é copiarmos a primeira e a segunda colunas para o lado direito da matriz. Assim: ![]() Agora dividimos a matriz em dois conjuntos: três linhas diagonais descendentes e três linhas diagonais ascendentes: ![]() Agora é só efetuar cálculos. Multiplicamos e somamos os elementos de cada conjunto, subtraindo o segundo conjunto do primeiro. Veja: (1 x 5 x 9 + 2 x 6 x 7 + 3 x 4 x 8) - (7 x 5 x 3 + 8 x 6 x 1 + 9 x 4 x 2) = 0 Como podemos ver, o determinante dessa matriz é 0. E agora veja o código Python no qual declaramos e instanciamos uma matriz 3x3, em seguida, calculamos o seu determinante:
# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
# função principal do programa
def main():
# vamos criar uma matriz 3x3
m = np.array([(1, 2, 3), (2, 5, 2), (1, 3, 1)])
# calcula o determinante usando a Regra de Sarrus
det = ((m[0][0] * m[1][1] * m[2][2]) + (m[0][1]
* m[1][2] * m[2][0]) + (m[0][2] * m[1][0] * m[2][1])) - ((m[2][0]
* m[1][1] * m[0][2]) + (m[2][1] * m[1][2] * m[0][0]) + (m[2][2]
* m[1][0] * m[0][1]))
# mostramos o resultado
print("O determinante da matriz é: %f" % det)
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: O determinante da matriz é: 2.0 É possível também obter o determinante de uma matriz (não restrita à dimensão 3x3) usando o método linalg.det() da biblioteca NumPy do Python. Veja o código a seguir:
# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
# função principal do programa
def main():
# vamos criar uma matriz 3x3
m = np.array([(1, 2, 3), (2, 5, 2), (1, 3, 1)])
# calcula o determinante usando apenas NumPy
det = np.linalg.det(m)
# mostramos o resultado
print("O determinante da matriz é: %f" % det)
if __name__== "__main__":
main()
Veja que usei a mesma matriz e, usando apenas o método linalg.det() nós obtemos o mesmo resultado. |
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