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Obtendo o número da semana no ano (domingo como primeiro dia da semana)

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# -*- 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 ::: Matemática e Estatística

Apostila Python para iniciantes - Como calcular juros compostos e montante usando Python

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O regime de juros compostos é o mais comum no sistema financeiro e portanto, o mais útil para cálculos de problemas do dia-a-dia. Os juros gerados a cada período são incorporados ao principal para o cálculo dos juros do período seguinte.

Chamamos de capitalização o momento em que os juros são incorporados ao principal. Após três meses de capitalização, temos:

1º mês: M = P . (1 + i)
2º mês: o principal é igual ao montante do mês anterior: M = P x (1 + i) x (1 + i)
3º mês: o principal é igual ao montante do mês anterior: M = P x (1 + i) x (1 + i) x (1 + i)

Simplificando, obtemos a fórmula:

M = P . (1 + i) ^ n

Importante: a taxa i tem que ser expressa na mesma medida de tempo de n, ou seja, taxa de juros ao mês para n meses.

Para calcularmos apenas os juros basta diminuir o principal do montante ao final do período:

J = M - P

Vejamos um exemplo:

Considerando que uma pessoa empresta a outra a quantia de R$ 2.000,00, a juros compostos, pelo prazo de 3 meses, à taxa de 3% ao mês. Quanto deverá ser pago de juros?

Veja o código Python para a resolução:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# função principal do programa
def main():
  principal = 2000.00
  taxa = 0.03
  meses = 3
   
  montante = principal * pow((1 + taxa), meses)  
  juros = montante - principal
 
  print("O total de juros a ser pago é:", juros)
  print("O montante a ser pago é:", montante) 
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este código Python nós teremos o seguinte resultado:

O total de juros a ser pago é: 185.45400000000018
O montante a ser pago é: 2185.454

Um outra aplicação interessante é mostrar mês a mês a evolução dos juros.

Veja o código a seguir:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# função principal do programa
def main():
  principal = 2000.00
  taxa = 0.03
  meses = 3
  anterior = 0.0
 
  for i in range(1, meses + 1):
    montante = principal * pow((1 + taxa), i)
    juros = montante - principal - anterior
       
    anterior += juros
 
    print("Mês:", i ," - Montante:", montante, "- Juros:", juros)
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Mês: 1 - Montante: 2060.0 - Juros: 60.0
Mês: 2 - Montante: 2121.7999999999997 - Juros: 61.79999999999973
Mês: 3 - Montante: 2185.454 - Juros: 63.65400000000045


Python ::: Pandas Python Library (Biblioteca Python Pandas) ::: DataFrame

Como acessar uma linha específica em um DataFrame do Pandas da linguagem Python usando o método iloc()

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Em várias situações nós precisamos investigar o conteúdo de uma determinada linha, ou seja, um registro específico contido em um DataFrame do Pandas. Para isso podemos usar o método iloc() do objeto DataFrame.

Este método recebe um valor inteiro representando o índice da linha a ser retornada. É possível também fornecer uma list contendo vários índices, e até mesmo intervalos, mas isso é assunto para outras dicas. O retorno do método é uma Series ou um DataFrame, dependendo dos parâmetros usados.

Vamos ver um exemplo? Analise o código a seguir:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# importamos a biblioteca Pandas
import pandas as pd
 
def main():
  # vamos carregar os dados do arquivo .csv
  dados = pd.read_csv("emprestimos.csv",
   delimiter=";")
 
  # vamos mostrar o DataFrame resultante
  print(dados)

  # agora vamos mostrar o conteúdo da terceira linha
  linha = dados.iloc[2]
 
  # mostramos o conteúdo da terceira linha
  print("\nConteúdo da terceira linha:\n")
  print(linha)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado:

    id         nome  idade sexo  renda  valor  parc  pont ap
0    1    HELENA508     39    F   6500   8000     6    87  S
1    2   JESSICA631     65    F   3000    500    48     2  N
2    3    FELIPE768     39    M  10200  20000    24    40  S
3    4    AMANDA515     90    F    800   1500    30    87  N
4    5     LAURA312     61    F   1800  15000    50     8  N
5    6    CARLOS291     84    M    970  11000     6    59  N
6    7    CARLOS859     64    F    970    500    12     1  N

Conteúdo da terceira linha:

id               3
nome     FELIPE768
idade           39
sexo             M
renda        10200
valor        20000
parc            24
pont            40
ap               S
Name: 2, dtype: object


Veja que o conteúdo da linha é exibido na vertical. Se quisermos exibí-lo na horizontal, basta passarmos o índice da linha como uma list. Veja:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# agora vamos mostrar o conteúdo da terceira linha
linha = dados.iloc[[2]]

Agora o resultado será:

Conteúdo da terceira linha:

   id       nome  idade sexo  renda  valor  parc  pont ap
2   3  FELIPE768     39    M  10200  20000    24    40  S


Para testarmos se o retorno do método iloc() foi mesmo uma Series, basta usarmos a função type() do Python:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# vamos checar o retorno do método iloc()
linha = dados.iloc[[2]]
print("Tipo do retorno:", type(linha))

Este código exibirá um resultado parecido com:

Tipo do retorno: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>


Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Hidrologia e Hidráulica

Exercícios Resolvidos de Python - Qual seria a vazão (m3/h) de saída para uma bacia hidrográfica "completamente impermeável", com área de 60 km2, sob uma chuva constante

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Pergunta/Tarefa:

1) Qual seria a vazão (m3/h) de saída para uma bacia hidrográfica "completamente impermeável", com área de 60 km2, sob uma chuva constante à taxa de 10 mm/h?

A) 180.000 m3/h

B) 6.000 m3/h

C) 600.000 m3/h

D) 60.000 m3/h

E) 600.000.000 m3/h

Sua saída deve ser parecida com:

Área da bacia em km2: 60
Precipitação em mm/h: 10
A vazão é: 600000.0 m3/h
Resposta/Solução:

O primeiro passo para resolver esta questão é relembrar a fórmula da vazão:

\[\text{Q} = \text{A} \cdot \text{v}\]

Onde:

Q = vazão em m3/s, m3/h, etc;

A = área da bacia m2, km2, etc.

v = a taxa da chuva, ou seja, a precipitação em mm/s, mm/h, etc.

A maior dificuldade aqui é a conversão das unidades, pois o exercício nos pede a vazão em m3/h. Por essa razão temos que converter a área para metros quadrados e a precipitação em milímetros para precipitação em metros.

Então, hora de vermos a resolução comentada deste exercício usando Python:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# função principal do programa
def main():
  # vamos ler a área da bacia em km2
  area = float(input("Área da bacia em km2: "))
    
  # vamos ler a precipitação em milímetros por hora
  precipitacao = float(input("Precipitação em mm/h: "))
    
  # vamos calcular a vazão em metros cúbicos por hora
  # primeiro convertemos a área para metros quadrados
  area = area * 1000000.0
  # agora convertemos milímetros para metros
  precipitacao = precipitacao / 1000.0
  # e calculamos a vazão
  vazao = area * precipitacao
    
  # e mostramos o resultado
  print("A vazão é: {0} m3/h".format(vazao))
  
if __name__== "__main__":
  main()



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