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Python para iniciantes - Como escrever uma função recursiva para calcular a potência de um número usando a linguagem Python

Quantidade de visualizações: 3026 vezes
Chamamos de potenciação a operação de se elevar um número (uma base) a um determinado expoente e obter sua potência. Veja a figura a seguir:



Veja que aqui o valor 5 foi elevado ao cubo, ou seja, ao expoente 3 e obtemos como resultado sua potência: 125.

O código abaixo mostra como você pode escrever uma função recursiva em Python que permite calcular a potência de um número inteiro:

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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 recursiva que calcula a potência de
# um inteiro
def potencia(base, expoente):
  if expoente == 0:
    return 1
  else:
    return base * potencia(base, expoente - 1)

# função principal do programa
def main():
  base = 3
  expoente = 4
  print(base, "elevado a", expoente,
    " = ", potencia(base, expoente))
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

3 elevado a 4 = 81

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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: 3034 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
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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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# 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
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# 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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# 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 ::: 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: 823 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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# 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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# 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 ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Recursão (Recursividade)

Exercícios Resolvidos de Python - Uma função recursiva que conta quantas vezes um valor inteiro k ocorre em um vetor de inteiros

Quantidade de visualizações: 452 vezes
Pergunta/Tarefa:

Escreva uma função recursiva em Python que conta quantas vezes um valor inteiro k ocorre em um vetor de 10 inteiros. Sua função deverá ter a seguinte assinatura:

# função recursiva que recebe um valor e informa quantas vezes
# ele aparece no vetor também informado
def quant_repeticoes(indice, valor, vetor):
  # sua implementação aqui
Seu programa deverá solicitar ao usuário os valores do vetor e o valor a ser pesquisado.

Sua saída deverá ser parecida com:

Informe o 1 valor: 2
Informe o 2 valor: 7
Informe o 3 valor: 4
Informe o 4 valor: 7
Informe o 5 valor: 1

Informe o valor a ser pesquisado no vetor: 7
O valor informado se repete 2 vezes.
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Python:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# método principal
def main():
  # vamos declarar um vetor de 10 inteiros
    valores = [0 for x in range(5)]

    # vamos pedir ao usuário que informe os valores do vetor
    for i in range(len(valores)):
      valores[i] = int(input("Informe o %d.o valor: " % ((i + 1))))
    
    # agora vamos pedir para informar o valor a ser pesquisado
    valor = int(input("\nInforme o valor a ser pesquisado no vetor: "))
    
    # e vamos ver a quantidade de repetições
    repeticoes = quant_repeticoes(0, valor, valores)
    print("O valor informado se repete {0} vezes.".format(repeticoes))

# função recursiva que recebe um valor e informa quantas vezes
# ele aparece no vetor também informado
def quant_repeticoes(indice, valor, vetor):
  if indice == len(vetor) - 1: # caso base...hora de parar a recursividade
    if vetor[indice] == valor:
      return 1 # mais um repetição foi encontrada
  else: # dispara mais uma chamada recursiva
    if vetor[indice] == valor: # houve mais uma repetição
      return 1 + quant_repeticoes(indice + 1, valor, vetor)
    else:
      return 0 + quant_repeticoes(indice + 1, valor, vetor) # não repetiu

  return 0 # só para deixar o compilador satisfeito...esta linha nunca é executada

if __name__== "__main__":
  main()



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