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Definindo o texto de um wx.Button em tempo de execuçãoQuantidade 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 PythonQuantidade 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: ---------------------------------------------------------------------- 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 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: ---------------------------------------------------------------------- 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 PythonQuantidade 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: ---------------------------------------------------------------------- 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 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: ---------------------------------------------------------------------- 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 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: ---------------------------------------------------------------------- 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): ---------------------------------------------------------------------- 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 alfabéticaQuantidade 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: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- 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 |
Veja mais Dicas e truques de Python |
Dicas e truques de outras linguagens |
Java - Padrões de projeto para iniciantes - Como usar o padrão de projeto Singleton em suas aplicações Java |
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