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Obtendo o número da semana no ano (domingo como primeiro dia da semana)Quantidade de visualizações: 10707 vezes |
# -*- coding: UTF-8 -*- """ Este exemplo mostra como exibir o número da semana no ano, tomando o domingo como primeiro dia da semana. Todos os dias antes do primeiro domingo do ano são considerados como semana 0. O intervalo do valor retornado é 00-53. """ from datetime import datetime # Obtém um datetime da data e hora atual hoje = datetime.today() # Exibe o número da semana como um decimal print hoje.strftime("O número da semana é: %U") |
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Python ::: Dicas & Truques ::: Trigonometria - Funções Trigonométricas |
Como calcular o arco cosseno de um número em Python usando o método acos() do módulo mathQuantidade de visualizações: 3369 vezes |
O arco cosseno, (também chamado de cosseno inverso) pode ser representado por cos-1 x, arccos x ou acos x. Esta função é a inversa do cosseno, ou seja, se o cosseno é a relação entre o cateto adjacente ao ângulo e a hipotenusa, o arco cosseno parte desta relação para encontrar o valor do ângulo. Em Python, o arco cosseno de um número pode ser obtido por meio do método acos() da classe Math. Este método recebe um valor double e retorna também um double, na faixa 0 <= x <= PI, onde PI vale 3.1416. Veja um código Python completo no qual informamos um número e em seguida calculamos o seu arco-cosseno: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # vamos importar o módulo Math import math as math def main(): numero = 0.5 print("O arco cosseno de %f é %f" % (numero, math.acos(numero))) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado: O arco cosseno de 0.500000 é 1.047198 Não se esqueça de que as funções trigonométricas são usadas para modelar o movimento das ondas e fenômenos periódicos, como padrões sazonais. Elas formam a base para análises avançadas em engenharia elétrica, processamento digital de imagem, radiografia, termodinâmica, telecomunicações e muitos outros campos da ciência e da tecnologia. |
Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
Como calcular MDC em Python - Python para matemáticaQuantidade de visualizações: 12509 vezes |
Python para matemática - Como calcular o MDC (Máximo Divisor Comum) em Python Atualmente a definição de Máximo Divisor Comum (MDC) pode ser assim formalizada: Sejam a, b e c números inteiros não nulos, dizemos que c é um divisor comum de a e b se c divide a (escrevemos c|a) e c divide b (c|b). Chamaremos D(a,b) o conjunto de todos os divisores comum de a e b. O trecho de código abaixo mostra como calcular o MDC de dois números informados: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # função que permite calcular o MDC def MDC(a, b): while(b != 0): resto = a % b a = b b = resto return a # função principal do programa def main(): print("Este programa permite calcular o MDC\n") x = int(input("Informe o primeiro valor: ")) y = int(input("Informe o segundo valor: ")) print("\nO Máximo Divisor Comum de", x, "e", y, "é", MDC(x, y)) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Este programa permite calcular o MDC Informe o primeiro número: 12 Informe o segundo número: 9 O Máximo Divisor Comum de 12 e 9 é 3 |
Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Pesquisa Operacional |
Exercício Resolvido de Python - Programação Linear em Python - Uma madeireira deseja obter 1000kg de lenha, 2000kg de madeira para móveis e 50 metrosQuantidade de visualizações: 562 vezes |
Pergunta/Tarefa: Este exercício de Python aborda o uso da biblioteca PuLP para resolver um problema de Pesquisa Operacional usando Programação Linear. Uma madeireira deseja obter 1000kg de lenha, 2000kg de madeira para móveis e 50 metros quadrados de casca de árvore, dispondo de carvalho e pinheiro, sendo que o carvalho gera 40kg de lenha, 150kg de madeira e 3 metros quadrados de casca aproveitável; o pinheiro 100kg de lenha, 60kg de madeira e 8 metros quadrados de casca aproveitável. Formule o problema, de modo a minimizar os custos, sabendo que cada carvalho custa R$ 1500,00 para a empresa e cada pinheiro R$ 1200,00. Em seguida use a API de Programação Linear do PuLP para resolver o problema e mostrar a melhor solução. Sua saída deverá ser parecida com: x: 11.111111 y: 5.5555556 Antes de passarmos para o código Python é importante entendermos e fazermos a modelagem do problema. Neste exercício busca-se encontrar o custo mínimo. Assim, a nossa função objetivo será dada pela combinação dos preços do carvalho e do pinheiro. Veja: Zmin = 1500x + 1200y Aqui nós definimos a variável x para o carvalho e a variável y para o pinheiro. Agora que já temos a função Z, o próximo passo é analizarmos as restrições. Note que a empresa precisa de 1000kg de lenha. O carvalho gera 40kg de lenha, enquanto o pinheiro gera 100kg. Então nossa primeira restrição é: R1 = 40x + 100y >= 1000 Para a segunda restrição nós temos que a empresa precisa de 2000kg de madeira. O carvalho gera 150kg de madeira, enquanto o pinheiro gera 60kg. Assim, nossa segunda restrição é: R2 = 150x + 60y >= 2000 Finalmente, para a terceira restrição, sabemos que a empresa necessita de 50 metros quadrados de casca de árvore. O carvalho gera 3 metros quadrados de casca aproveitável, enquanto o pinheiro gera 8 metros quadradros. Então a terceira restrição é: R3 = 3x + 8y >= 50 As restrições 4 e 5 dizem que tanto o x quanto o y devem ser maiores ou iguais a zero, e que ambos devem pertencer aos números reais. Veja agora como usamos os dados de formulação para resolver este exercício usando Python e a biblioteca PuLP: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # vamos importar as ferramentas necessárias from pulp import LpMinimize, LpProblem, LpVariable # método principal def main(): # vamos criar o modelo modelo = LpProblem(name="Pesquisa Operacional em Python", sense=LpMinimize) # agora inicializamos as variáveis de decisão x = LpVariable(name="x", lowBound=0) y = LpVariable(name="y", lowBound=0) # vamos adicionar as restrições de acordo com a formulação do problema modelo += (40 * x + 100 * y >= 1000, "R1") modelo += (150 * x + 60 * y >= 2000, "R2") modelo += (3 * x + 8 * y >= 50, "R3") # definimos a função objetivo e a adicionamos ao modelo funcao_objetivo = 1500 * x + 1200 * y modelo += funcao_objetivo # e tentamos resolver o problema modelo.solve() # assumindo que o problema foi resolvido com sucesso, vamos # mostrar os valores das variáveis x e y for var in modelo.variables(): print(f"{var.name}: {var.value()}") if __name__== "__main__": main() Note como o PuLP nos deu o custo mínimo de 23333.33 para atingir o objetivo desejado pela madeireira. |
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Delphi - Como retornar o índice do item selecionado em um ComboBox do Delphi usando a propriedade ItemIndex |
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