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Você está aqui: Python ::: Matplotlib Python Library (Biblioteca Python Matplotlib) ::: Geração e Plotagem de Gráficos usando Matplotlib |
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Como gerar o gráfico da função seno usando a biblioteca Matplotlib do PythonQuantidade de visualizações: 2456 vezes |
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Sabemos, como lembrança das nossas aulas de Trigonometria no segundo grau, que a função seno é a razão entre o cateto oposto e a hipotenusa de um triângulo retângulo, ou seja, trata-se de uma razão trigonométrica que retorna valores na faixa de -1 até 1 (ambos inclusos). Nesta dica mostrarei como podemos usar as capacidades de geração de gráficos da biblioteca Matplotlib da linguagem Python, combinadas com as funções arange() e sin() da biblioteca NumPy para gerar o gráfico da função seno. Antes de vermos o código, observe o resultado gerado na imagem a seguir:  Veja agora o código Python completo para a geração do gráfico: ----------------------------------------------------------------------
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
#importamos a biblioteca Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
def main():
# definimos o título para a área de plotagem
plt.title('Gráfico da Função Seno')
# vamos exibir o grid da área de plotagem
plt.grid(True)
# vamos definir os valores da coordenada x
# os valores gerados serão de 0 até 12 (não incluído)
eixo_x = np.arange(0, 12, 0.1)
# os valores da coordenada y serão o seno de
# cada valor correspondente no eixo x
eixo_y = np.sin(eixo_x)
# vamos plotar a função seno agora
plt.plot(eixo_x, eixo_y)
# finalmente exibimos o resultado
plt.show()
if __name__== "__main__":
main()
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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Como gerar vetores e matrizes com números inteiros aleatórios usando a função random.randint() da biblioteca NumPy para - Machine Learning com PythonQuantidade de visualizações: 686 vezes |
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Veremos nessa dica como podemos usar o método random.randint() da biblioteca NumPy para gerar vetores e matrizes já preenchidos com números inteiros aleatórios. Note que a criação de vetores e matrizes preenchidos com números randômicos 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. Vamos começar com a forma mais simples do uso da função random.randint() para gerar um vetor de 10 elementos contendo números aleatórios de 0 até 10 (não incluído): ----------------------------------------------------------------------
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 vetor de números inteiros aleatórios
# de 0 (incluído) à 10 (não incluído)
valores = random.randint(10, size=10)
print("O vetor gerado foi: ", valores)
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código teremos um resultado parecido com: O vetor gerado foi: [0 3 2 3 8 9 3 9 6 4] 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 vetor de números inteiros aleatórios
# de 50 (incluído) à 101 (não incluído)
valores = random.randint(50, 101, 10)
print("O vetor gerado foi: ", valores)
if __name__== "__main__":
main()
Agora o resultado será parecido com: O vetor gerado foi: [92 89 66 52 61 77 55 58 72 55] Para gerarmos uma matriz, por exemplo, de 2 linhas e 4 colunas, só precisamos gerar o vetor de números aleatórios e em seguida usar o método reshape(), também da biblioteca NumPy para converter a matriz de uma dimensão (vetor) em uma matriz de duas dimensões. Veja: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
from numpy import random
def main():
# vamos gerar um vetor de números inteiros aleatórios
# de 1 (incluído) à 21 (não incluído)
valores = random.randint(1, 21, 8)
# agora vamos converter o vetor para uma matriz
# de 2 linhas e 4 colunas
valores = valores.reshape(2, 4)
print("A matriz gerada foi: ", valores)
if __name__== "__main__":
main()
Quando executamos este código nós temos um resultado parecido com: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- A matriz gerada foi: [[17 5 2 9] [14 10 10 19]] A partir da versão 1.19 da NumPy, os desenvolvedores da biblioteca recomendam o uso do método integers() do módulo default_rng(). |
Python ::: Dicas & Truques ::: Strings e Caracteres |
Como verificar se uma string contém apenas caracteres de espaços em Python usando a função isspace()Quantidade de visualizações: 11683 vezes |
Este exemplo mostra como como usar a função isspace() para verificar se uma string contém apenas caracteres de espaço. Se qualquer caractere, diferente do espaço, for encontrado, a função retorna False.----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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def main():
# uma frase contendo apenas espaços
frase = " "
# vamos verificar se a string contém apenas espaços
if frase.isspace():
print("A string contém apenas espaços")
else:
print("A string não contém apenas espaços")
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: A string contém apenas espaços. |
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 EngenhariaQuantidade de visualizações: 4098 vezes |
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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: ----------------------------------------------------------------------
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): ----------------------------------------------------------------------
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():
# 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]] |
Vamos testar seus conhecimentos em Engenharia Civil - Estruturas de Aço e Madeira |
| Perfil em aço O processo de conversão do minério de ferro em aço começa com a fundição do minério de ferro em ferro fundido. Por sua vez, este é produzido em alto-forno, com camadas alternadas compostas por alguns materiais em uma quantidade exata que vai dar a resistência correta aos futuros perfis de aço. Assinale a alternativa que apresenta corretamente os materiais que compõem as camadas para a fabricação do ferro fundido. A) Minério de ferro, coque e calcário moído. B) Minério de ferro, manganês e silício. C) Minério de ferro, fósforo e enxofre. D) Minério de ferro, oxigênio e nitrogênio. E) Nitrogênio, fósforo e silício. Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Vamos testar seus conhecimentos em JavaScript |
| A linguagem JavaScript diferencia letras maiúsculas de letras minúsculas (case-sensitive)? A) Sim B) Não Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Vamos testar seus conhecimentos em JavaScript |
| Qual é a sintáxe correta do laço FOR em JavaScript? A) for (var i = 0; i <= 5) {} B) for var i = 1 to 5 {} C) for (var i <= 5; i++) {} D) for (var i = 0; i <= 5; i++) {} Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Vamos testar seus conhecimentos em AutoCAD Civil 3D |
| Conjuntos de Description Key no AutoCAD Civil 3D Quando estamos usando conjuntos de Description Key, qual parâmetro nos permite controlar automaticamente os parâmetros de alguns pontos? A) Location description (Descrição de localização) B) Marker style (Estilo de marcador) C) Raw description (Descrição crua) D) Full description (Descrição completa) Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Vamos testar seus conhecimentos em Hidrologia |
| (CEBRASPE - 2019 - Analista de Gestão de Resíduos Sólidos SLU DF) Julgue o item, acerca de aspectos relacionados aos componentes do ciclo hidrológico. A interceptação vegetal de parte da precipitação tende a reduzir a vazão ao longo do ano e a retardar e reduzir o pico de cheias. A) Verdadeiro B) Falso Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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