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Você está aqui: Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Números Aleatórios, Números Randômicos, Amostras Aleatórias, Amostras Randômicas |
Como gerar números aleatórios em Python usando o método random.randint() da biblioteca NumPyQuantidade de visualizações: 2640 vezes |
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Nesta dica mostrarei como podemos gerar números inteiros randômicos usando random.randint() da biblioteca NumPy. Note que a geração de números aleatórias é uma parte importante para o desenvolvimento de modelos de teste (test models) em Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e outras áreas de estudo que envolvem Data Science. Veja um exemplo da forma mais simples do uso da função random.randint(): ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# importamos o módulo random da bibliteca NumPy
from numpy import random
def main():
# vamos gerar um número inteiro aleatório de 0 (incluído) à
# 10 (não incluído)
valor = random.randint(10)
print("O número sorteado foi: ", valor)
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código teremos um resultado parecido com: O número sorteado foi: 3 Aqui nós informamos o limite alto do valor aleatório a ser gerado (mas ele não é incluído). Se quisermos limitar a faixa inferior, podemos tirar proveito dos parâmetros low e high da função randint(). Veja: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
# importamos o módulo random da bibliteca NumPy
from numpy import random
def main():
# vamos gerar um número inteiro aleatório de 5 (incluído)
# à 10 (não incluído)
valor = random.randint(5, 10)
print("O número sorteado foi: ", valor)
if __name__== "__main__":
main()
A partir da versão 1.19 da NumPy, os desenvolvedores da biblioteca recomendam o uso do método integers() do módulo default_rng(). |
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Python ::: Python para Engenharia ::: Geometria Analítica e Álgebra Linear |
Como calcular a norma ou módulo de vetores nos espaços R2 e R3 usando Python - Geometria Analítica e Álgebra Linear usando PythonQuantidade de visualizações: 3753 vezes |
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Em Geometria Analítica e Álgebra Linear, a magnitude, norma, comprimento, tamanho ou módulo (também chamado de intensidade na Física) de um vetor é o seu comprimento, que pode ser calculado por meio da distância de seu ponto final a partir da origem, no nosso caso (0,0). Considere o seguinte vetor no plano, ou seja, no espaço bidimensional, ou R2: \[\vec{v} = \left(7, 6\right)\] Aqui este vetor se inicia na origem (0, 0) e vai até as coordenadas (x = 7) e (y = 6). Veja sua plotagem no plano 2D:  Note que na imagem já temos todas as informações que precisamos, ou seja, o tamanho desse vetor é 9 (arredondado) e ele faz um ângulo de 41º (graus) com o eixo x positivo. Em linguagem mais adequada da trigonometria, podemos dizer que a medida do cateto oposto é 6, a medida do cateto adjacente é 7 e a medida da hipotenusa (que já calculei para você) é 9. Note que já mostrei também o ângulo theta (__$\theta__$) entre a hipotenusa e o cateto adjacente, o que nos dá a inclinação da reta representada pelos pontos (0, 0) e (7, 6). Relembrando nossas aulas de trigonometria nos tempos do colegial, temos que o quadrado da hipotenusa é a soma dos quadrados dos catetos, ou seja, o Teorema de Pitágoras: \[a^2 = b^2 + c^2\] Como sabemos que a potenciação é o inverso da radiciação, podemos escrever essa fórmula da seguinte maneira: \[a = \sqrt{b^2 + c^2}\] Passando para os valores x e y que já temos: \[a = \sqrt{7^2 + 6^2}\] Podemos comprovar que o resultado é 9,21 (que arredondei para 9). Não se esqueça da notação de módulo ao apresentar o resultado final: \[\left|\vec{v}\right| = \sqrt{7^2 + 6^2}\] E aqui está o código Python que nos permite informar os valores x e y do vetor e obter o seu comprimento, tamanho ou módulo: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# função principal do programa
def main():
# vamos ler os valores x e y
x = float(input("Informe o valor de x: "))
y = float(input("Informe o valor de y: "))
# vamos calcular a norma do vetor
norma = math.sqrt(math.pow(x, 2) + math.pow(y, 2))
# mostra o resultado
print("A norma do vetor é: %0.2f" % norma)
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado: Informe o valor de x: 7 Informe o valor de y: 6 A norma do vetor é: 9.22 Novamente note que arredondei o comprimento do vetor para melhor visualização no gráfico. Para calcular a norma de um vetor no espaço, ou seja, no R3, basta acrescentar o componente z no cálculo. |
Python ::: Dicas & Truques ::: Strings e Caracteres |
Como testar se o primeiro caractere de cada palavra em uma string Python é o único em letra maiúscula usando a função istitle()Quantidade de visualizações: 8680 vezes |
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Nesta dica mostrarei como podemos usar a função istitle() da linguagem Python para verificar se o primeiro caractere de cada palavra em uma frase ou texto é o único caractere em letra maiúscula. Se o teste for verdadeiro o retorno é true, caso contrário o retorno é false. Veja o exemplo completo: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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def main():
frase = "Gosto De Programar Em Python"
if frase.istitle():
print("O primeiro caractere de cada palavra é maiusculo")
else:
print("O teste não resultou verdadeiro")
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: O primeiro caractere de cada palavra é maiusculo. |
Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
Como calcular desvio padrão em Python - Python para Matemática e EstatísticaQuantidade de visualizações: 5038 vezes |
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Em Matemática e Estatística, o Desvio padrão (em inglês: Standard Deviation) é uma medida de dispersão, ou seja, é uma medida que indica o quanto um conjunto de dados é uniforme. Quando o desvio padrão é baixo, isso quer dizer que os dados do conjunto estão mais próximos da média. Como calcular o desvio padrão de um conjunto de dados? Vamos começar analisando a fórmula mais difundida na matemática e na estatística: \[\sigma = \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^N (x_i -\mu)^2}{N}}\] Onde: a) __$\sigma__$ é o desvio; b) __$x_i__$ é um valor qualquer no conjunto de dados na posição i; c) __$\mu__$ é a média aritmética dos valores do conjunto de dados; d) N é a quantidade de valores no conjunto. O somatório dentro da raiz quadrada nos diz que devemos somar todos os elementos do conjunto, desde a posição 1 até a posição n, subtrair cada valor pela média do conjunto e elevar ao quadrado. Obtida a soma, nós a dividimos pelo tamanho do conjunto. Veja o código Python completo que obtém o desvio padrão a partir de um conjunto de dados contendo quatro valores: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# precisamos importar o módulo Math
import math
# função principal do programa
def main():
# conjunto dos dados
conjunto = [10, 30, 90, 30]
soma = 0.0 # soma dos elementos
desvio_padrao = 0.0 # desvio padrão
tam = len(conjunto) # tamanho dos dados
# vamos somar todos os elementos
for i in range(0, tam):
soma = soma + conjunto[i]
# agora obtemos a média do conjunto de dados
media = soma / tam
# e finalmente obtemos o desvio padrão
for i in range(0, tam):
desvio_padrao = desvio_padrao + math.pow(conjunto[i] - media, 2)
# mostramos o resultado
print("Desvio Padrão Populacional: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / tam)))
print("Desvio Padrão Amostral: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / (tam - 1))))
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Desvio Padrão Populacional: 30.0 Desvio Padrão Amostral: 34.64101615137755 Veja que, para calcular o Desvio Padrão Populacional, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos no conjunto, enquanto, para calcular o Desvio Padrão Amostral, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos - 1 (cuidado com a divisão por zero no caso de um conjunto com apenas um elemento). |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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Java - Como remover um elemento de uma determinada posição do ArrayList do Java usando o método remove() |
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