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Definindo o texto de um wx.Button em tempo de execução

Quantidade de visualizações: 6540 vezes


O texto (rótulo) de um wx.Button pode ser definido em tempo de execução com uma chamada ao método SetLabel(). Este método recebe uma string contendo o novo texto do botão. Veja um exemplo completo:
import wx

class Janela(wx.Frame):
  def __init__(self):
    wx.Frame.__init__(self, None, -1, 
      "Usando wx.Button", size=(350, 200))
    
    # Cria um painel
    panel = wx.Panel(self)

    # Cria um botão e o adiciona no painel
    self.btn = wx.Button(panel, label="Clique Aqui", 
      pos=(10, 10), size=(100, 25))

    # Anexa um evento ao botão
    self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.OnBtnClick, self.btn)

  # Método que será chamado ao clicar o botão
  def OnBtnClick(self, event):
    # novo texto do botão
    novo_texto = "Fui clicado!"
    
    # altera o texto do botão
    self.btn.SetLabel(novo_texto)

if __name__ == '__main__':
  app = wx.PySimpleApp()
  janela = Janela()
  janela.Show(True)
  app.MainLoop()


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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Como repetir os elementos de um vetor ou matriz usando a função repeat() da NumPy do Python

Quantidade de visualizações: 814 vezes
A função repeat() da biblioteca NumPy do Python é usada quando queremos repetir os elementos de um vetor ou matriz um determinado número de vezes. Em sua forma mais simples esta função pede um array e um número inteiro indicando a quantidade de repetições.

Veja o código Python completo para o exemplo:

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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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# vamos importar a biblioteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos criar um vetor contendo 5 elementos
  vetor = np.array([5, 3, 9, 1, 4])

  # agora vamos aplicar a função repeat() a este vetor
  novo_vetor = np.repeat(vetor, 3)

  # vamos mostrar o resultado
  print("O vetor original é: {0}".format(vetor))
  print("O novo vetor é: {0}".format(novo_vetor))

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

O vetor original é: [5 3 9 1 4]
O novo vetor é: [5 5 5 3 3 3 9 9 9 1 1 1 4 4 4]

Veja agora o efeito desta função em uma matriz de 2 linhas por 3 colunas:

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

# vamos importar a biblioteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos criar uma matriz de 2 linhas e 3 colunas
  matriz = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])

  # agora vamos aplicar a função repeat() a esta matriz
  nova_matriz = np.repeat(matriz, 3, 0)

  # vamos mostrar o resultado
  print("A matriz original é:\n\n{0}".format(matriz))
  print("A nova matriz é:\n\n{0}".format(nova_matriz))

if __name__== "__main__":
  main()

Note que informei o valor 0 para o terceiro parâmetro da função repeat(). Isso faz com que os elementos da matriz sejam repetidos no eixo x. Veja:

A matriz original é:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

A nova matriz é:

[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]
 [4 5 6]
 [4 5 6]
 [4 5 6]]


Se trocarmos o valor 0 por 1, o resultado será:

A matriz original é:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

A nova matriz é:

[[1 1 1 2 2 2 3 3 3]
 [4 4 4 5 5 5 6 6 6]]



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 Python

Quantidade de visualizações: 3017 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:

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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 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:

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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 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:

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

# 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):

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

# 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.


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

Python para iniciantes - Como classificar uma lista de strings usando ordem alfabética

Quantidade de visualizações: 9258 vezes
Nesta dica mostrarei como podemos usar o método sort() da classe List da linguagem Python para ordenar uma lista de palavras, frases ou texto em ordem alfabética.

Veja o código completo para o exemplo:

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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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def main():
  # cria uma lista de nomes
  nomes = ['Carlos', 'Amanda', 'Osmar', 'Fernanda']
 
  # exibe a lista na ordem original
  print(nomes)
 
  # ordena a lista
  nomes.sort()
 
  # exibe a lista ordenada
  print(nomes)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

['Carlos', 'Amanda', 'Osmar', 'Fernanda']
['Amanda', 'Carlos', 'Fernanda', 'Osmar']


Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python

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