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Como criar um vetor de valores igualmente espaçados em Python usando a função arange() da biblioteca Numpy

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A função arange() da biblioteca Numpy da linguagem Python pode ser usado quando queremos gerar um vetor de valores igualmente espaçados dentro de um intervalo. Esta técnica é muito útil quando estamos fazendo experimentos e simulações em Python.

Dentre os argumentos fornecidos para o método arange(), o único obrigatório é um valor inteiro ou decimal especificando o limite dos valores a serem gerados. Este valor não é incluindo na amostra, exceto em casos raros nos quais um decimal é fornecido e arredondamentos provocam a sua inclusão.

Vamos ver um exemplo? Eis um código Python que usa a função arange() para gerar 10 números inteiros igualmente espaçados:

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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 NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos gerar um vetor de inteiros igualmente espaçados
  valores = np.arange(11)
 
  # agora exibidos o vetor retornado
  print(valores)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]

Note que o valor 11 não foi incluído na amostra. Antes de continuarmos, é importante observar que o retorno da função arange() é um objeto ndarray, a menos que especificado diferente no parâmetro dtytpe.

Agora já podemos falar sobre o primeiro parâmetro da função, a saber, start, que define o valor inicial da amostra (e é incluído). A ausência deste argumento faz com que a amostra comece em 0 (zero).

Vamos ver mais um 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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# importamos a biblioteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos gerar um vetor de inteiros igualmente espaçados
  valores = np.arange(10, 21)
 
  # agora exibidos o vetor retornado
  print(valores)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este novo código Python nós teremos o seguinte resultado:

[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]

Note que agora a amostra incluiu valores que vão de 10 até 20.

Vamos agora, finalmente, ver como é possível incluir um valor de salto na amostra, ou seja, os elementos ainda estarão igualmente separados, mas observando esta distância. Veja:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# importamos a biblioteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos gerar um vetor de inteiros igualmente espaçados
  valores = np.arange(10, 21, 3)
 
  # agora exibidos o vetor retornado
  print(valores)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

[10 13 16 19]

Veja que o valor inicial continua sendo 10 e o valor final 20, porém agora temos um distância de valor 3 entre eles.

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Como criar arrays (vetores e matrizes) usando o objeto ndarray da biblioteca Numpy do Python

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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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# 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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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 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 multiplicar um vetor ou uma matriz por um escalar no NumPy do Python - Python NumPy para Engenharia

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Esta dica de Python e NumPy é direcionada, principalmente, aos estudantes de Engenharia Civil, que se deparam, logo no início do curso, com o estudo da Geometria Analítica e gostariam de entender melhor a multiplicação de vetores por um escalar. Lembre-se de que um escalar é um valor único, enquanto vetores e matrizes são estruturas que guardam vários valores ao mesmo tempo.

Nosso primeiro exemplo será feito em cima de um vetor com os seguintes valores: [3, -5, 4, 1, 9]. O escalar usado será o valor 2, ou seja, temos que multiplicar cada valor no vetor pelo valor 2 e, dessa forma, obtermos um novo vetor.

Veja como a linguagem Python facilita esta operação:

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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():
  # declara e cria o vetor
  vetor = np.array([3, -5, 4, 1, 9])
  
  # agora vamos multiplicar este vetor pelo escalar 2
  escalar = 2
  novoVetor = vetor * escalar

  # vamos exibir o resultado
  print("Vetor inicial: ", vetor)
  print("Valor do escalar: ", escalar)
  print("Novo vetor: ", novoVetor)

if __name__== "__main__":
  main()

Este código Python vai gerar o seguinte resultado:

Vetor inicial: [3 -5 4 1 9]
Valor do escalar: 2
Novo vetor: [6 -10 8 2 18]

Veja agora como podemos efetuar a mesma operação em uma matriz de 2 linhas e 3 colunas (recorde que, em Python, uma matriz nada mais é que um vetor de vetores, ou seja, cada elemento do vetor contém outro vetor):

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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():
  # declara e cria a matriz
  matriz = np.array([(4, 12, 50), (5, 3, 1), (11, 9, 7)])
  
  # agora vamos multiplicar esta matriz pelo escalar 2
  escalar = 2
  novaMatriz = matriz * escalar

  # vamos exibir o resultado
  print("Matriz inicial: ", matriz)
  print("Valor do escalar: ", escalar)
  print("Nova matriz: ", novaMatriz)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Matriz inicial: [[4 12 50]
[5 3 1]
[11 9 7]]
Valor do escalar: 2
Nova matriz: [[8 24 100]
[10 6 2]
[22 18 14]]

Python ::: Dicas & Truques ::: Data e Hora

Como obter o nome do mês da data atual no formato curto usando os métodos today() e strftime() da classe datetime do Python

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Nesta dica mostrarei como podemos combinar os métodos today() e strftime() da classe datetime do Python para retornar o nome do mês da data atual no formato curto, ou seja, se o mês for setembro, o valor retornado será "set".

Veja o código completo para o exemplo:

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from datetime import datetime
import locale

def main():
  # Configurações do usuário
  locale.setlocale(locale.LC_ALL, '')
 
  # Obtém um datatime da data e hora atual
  hoje = datetime.today()
 
  # Exibe o nome do mês no formato curto
  print(hoje.strftime("O mês é: %b"))  
 
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado:

O mês é: mar

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