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Card 1 de 75
O regime de escoamento laminar

O regime laminar na hidrologia refere-se ao tipo de fluxo de água que ocorre em um corpo d'água, como um rio ou um lago, onde o movimento da água é suave e ordenado. Nesse regime, as camadas de água deslizam umas sobre as outras de maneira paralela, sem causar turbulência.

Esse tipo de fluxo é caracterizado por um baixo número de Reynolds, o que significa que a viscosidade da água é predominante em relação às forças inerciais. O regime laminar é comum em águas calmas ou em seções de rios com baixa inclinação e velocidade de fluxo.

O entendimento do regime laminar é importante para a modelagem de transporte de sedimentos, a qualidade da água e a gestão de recursos hídricos, pois influencia a dinâmica do ecossistema aquático e a erosão das margens.

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Python ::: Dicas & Truques ::: Data e Hora

Como calcular a diferença de dias entre duas datas em Python

Quantidade de visualizações: 1746 vezes
Nesta dica mostrarei como podemos usar retornar a diferença de dias entre duas datas na linguagem Python usando o objeto Date, do módulo DateTime.

Note o uso do construtor date() para construir as duas datas e em seguida passamos estas duas datas para uma função personalizada numero_dias(), que retorna a quantidade de dias entre elas.

Veja o código completo para o exemplo:

# vamos importar o objeto Date
from datetime import date
 
def main():
  # vamos criar a data inicial e a data final
  d1 = date(2022, 11, 10)
  d2 = date(2022, 12, 23)

  # vamos calcular a diferença de dias
  diferenca = numero_dias(d1, d2)

  # e mostramos o resultado
  print("A primeira data é: {0}".format(d1))
  print("A segunda data é: {0}".format(d2))
  print("A diferença de dias entre as duas datas é: {0} dias".format(
    diferenca))  

# função que recebe duas datas e retorna a diferença
# de dias entre elas
def numero_dias(data1, data2):
  return (data2 - data1).days

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

A primeira data é: 2022-11-10
A segunda data é: 2022-12-23
A diferença de dias entre as duas datas é: 43 dias


C# ::: Dicas & Truques ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Como zerar todos os valores dos elementos de um array de inteiros em C# usando o método Clear() da classe Array

Quantidade de visualizações: 11241 vezes
Nesta dica mostrarei como é possível usar o método estático Clear() da classe Array da linguagem C# para zerarmos todos os valores de um vetor de inteiros. Note que este método altera o array original.

Veja o exemplo C# completo:

using System;

namespace Estudos {
  class Program {
    static void Main(string[] args) {
      // cria e inicializa um array de inteiros
      int[] valores = {4, 69, 1, 0, 17, 23, 14};

      Console.WriteLine("Com valores originais:");

      // percorre todos os elementos originais
      for (int i = 0; i < valores.Length; i++) {
        Console.WriteLine(valores[i]);
      }

      // zera todos os elementos do array
      Array.Clear(valores, 0, valores.Length);

       Console.WriteLine("Valores zerados:");
      for (int i = 0; i < valores.Length; i++) {
        Console.WriteLine(valores[i]);
      }

      Console.WriteLine("\n\nPressione qualquer tecla para sair...");
      // pausa o programa
      Console.ReadKey();
    }
  }
}

Ao executar este código C# nós teremos o seguinte resultado:

Com valores originais:
4
69
1
0
17
23
14

Valores zerados:
0
0
0
0
0
0
0


Python ::: Pandas Python Library (Biblioteca Python Pandas) ::: Input e Output (Entrada e Saída)

Como usar o método read_csv() do Pandas da linguagem Python para carregar um dataset e retorná-lo como um DataFrame

Quantidade de visualizações: 5513 vezes
Quando estamos desenvolvendo soluções em Data Science ou Machine Learning, é comum precisarmos carregar dados contidos em arquivos .csv (nos quais os registros são separados por vírgulas ou ponto-e-vírgula). Para isso podemos usar o método read_csv() da biblioteca Pandas do Python.

Veja um exemplo no qual usamos o método read_csv() para carregar um dataset e depois exibir o DataFrame resultante. Para isso usaremos uma amostra de dados de empréstimos aprovados ou recusados. O arquivo .csv pode ser baixado aqui.

Eis o código:

# importamos a biblioteca Pandas
import pandas as pd

def main():
  # vamos carregar os dados do arquivo .csv
  dados = pd.read_csv("C:\\estudos_python\\emprestimos.csv",
   delimiter=";")

  # vamos mostrar o DataFrame resultante
  print(dados)

if __name__== "__main__":
  main()

Quando executarmos este código nós teremos um resultado parecido com:

    id nome       idade sexo renda valor parc pont ap
0    1 MIGUEL728   24    M   1800  12500  30   34   S
1    2 RAUL46      61    M   2300  10000  24   59   S
2    3 JONAS264    28    M    800  12500  36   59   N
3    4 LETICIA135  71    F   1800  10000  36   13   N
4    5 CARLOS931   60    F   4000   2000   6   10   N
.. ...   ...    ...  ...    ...    ...   ...   ... ..
9   96 ANGELA391   91    F   4000  12500  12   33   N
96  97 PEDRO764    50    M  10200   2500  12    1   N
97  98 ADRIANA175  41    F   4000   2000  36   77   S
98  99 ROSA666     42    F   1800  20000  24   74   N
99 100 SARA653     36    F    970  11000  12   42   N

[100 rows x 9 columns]


Note que aqui nós temos uma amostra de 100 registros e cada registro possui 9 colunas. Se você quiser ver todos os 100 registros, troque a linha:

print(dados)

por

print(dados.to_string())

Para finalizar, note que forneci ";" como delimitador para o método read_csv().


Python ::: Dicas & Truques ::: Lista (List)

Como percorrer os elementos de uma lista Python usando o laço for e índices

Quantidade de visualizações: 14173 vezes
Nesta dica eu mostro como é possível usar o laço for da linguagem Python para percorrer individual os elementos de uma list. Veja o código completo para o exemplo:

# função principal do programa
def main():
  # cria uma lista de nomes
  nomes = ['Carlos', 'Ricardo', 'Osmar']
 
  # percorre a lista usando o laço for
  for i in range(len(nomes)):
    print("%d - %s" % ((i + 1), nomes[i]))
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

1 - Carlos
2 - Ricardo
3 - Osmar


PHP ::: Dicas & Truques ::: Data e Hora

Como construir uma data usando a função mktime() do PHP

Quantidade de visualizações: 2 vezes
A forma mais comum de se construir uma data e hora no PHP é por meio da função mktime(). Esta função recebe as horas e a data na sequência horas, minutos, segundos, mês, dia, ano e retorna um timestamp Unix, que é a quantidade de segundos desde 31/12/1969 - 21:00:00 (fuso horário brasileiro).

Veja um trecho de código que constrói a data 13/05/2020 à meia-noite:

<html>
<head>
  <title>Estudos PHP</title>
</head>
 
<body>

<?php
  // construir a data 13/05/2020
  // se quiser fornecer as horas o formato é: 
  // hora, minuto, segundo
 
  $timestamp = mktime(0, 0, 0, 05, 13, 2020);
  echo "A data é: " . date('d/m/Y', $timestamp);
?>
 
</body>
</html>

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

A data é: 13/05/2020


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