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Como gerar o gráfico da função cosseno usando a biblioteca Matplotlib do Python

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A função cosseno (ou coseno) é a razão entre o cateto adjacente 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 cos() da biblioteca NumPy para gerar o gráfico da função cosseno.

Antes de vermos o código, observe o resultado gerado na imagem a seguir:



Veja agora o código Python completo para a geração do gráfico:

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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
#importamos a biblioteca Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
  
def main():
  # definimos o título para a área de plotagem
  plt.title('Gráfico da Função Cosseno')
  
  # 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 incluso)
  eixo_x = np.arange(0, 12, 0.1)
 
  # os valores da coordenada y serão o cosseno de
  # cada valor correspondente no eixo x
  eixo_y = np.cos(eixo_x)
  
  # vamos plotar a função cosseno agora
  plt.plot(eixo_x, eixo_y)
  
  # finalmente exibimos o resultado
  plt.show()
  
if __name__== "__main__":
  main()


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Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

Como calcular porcentagem em Python - Como efetuar cálculos de porcentagem em Python

Quantidade de visualizações: 25753 vezes
Cálculos de porcentagens estão presentes em boa parte das aplicações que desenvolvemos. Porém, há momentos em que a mente trava e não conseguimos lembrar com clareza como estes cálculos são feitos, principalmente em Python.

Esta anotação tem o objetivo de ser uma fonte de pesquisa para os momentos em que suas habilidades matemáticas insistirem em continuar ocultas.

Ex: 1 - Suponhamos que um produto que custe R$ 178,00 sofra um acréscimo de 15%. Qual o valor final do produto? Veja o código em Python:

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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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# Algoritmo que calcula porcentagem em Python
def main():
  valor = 178.00 # valor original
  percentual = 15.0 / 100.0 # 15%
  valor_final = valor + (percentual * valor)

  # mostra o resultado
  print("O valor final do produto é: {0}".format(valor_final))

  # O resultado será 204,70
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ex: 2 - Um produto, cujo valor original era de R$ 250,00, teve um desconto de 8%. Qual foi seu valor final? Veja o código em Python:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# Algoritmo que calcula porcentagem em Python
def main():
  valor = 250.00 # valor original
  percentual = 8.0 / 100.0 # 8%
  valor_final = valor - (percentual * valor)

  # mostra o resultado
  print("O valor final do produto é: {0}".format(valor_final))  
  # O resultado será 230,00
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ex: 3 - Em um concurso de perguntas e respostas, um jovem acertou 72 das 90 perguntas apresentadas. Qual foi a porcentagem de acertos? E a porcentagem de erros? Veja o código em Python:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# Algoritmo que calcula porcentagem em Python
def main():
  perguntas = 90.0
  acertos = 72.0

  # mostra a porcentagem de acertos
  print("Porcentagem de acertos: {0}%".format((acertos / perguntas) * 100))

  # mostra a porcentagem de erros
  print("Porcentagem de erros: {0}%".format(((perguntas - acertos) / perguntas) * 100))

  # Os resultados serão 80% e 20%
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ex: 4 - Um aparelho de CD foi adquirido por R$ 300,00 e revendido por R$ 340,00. Qual foi a porcentagem de lucro na transação? Veja o código em Python:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# Algoritmo que calcula porcentagem em Python
def main():
  valor_anterior = 300.0 # valor anterior
  novo_valor = 340.0 # valor novo

  # calcula a porcentagem de lucro
  # efetua o cálculo
  porcentagem_lucro = ((novo_valor * 100) / valor_anterior) - 100

  print("A porcentagem de lucro foi de: {0}%".format(porcentagem_lucro))

  # O resultado será 13,33
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ex: 5 - Uma loja repassa 5% do lucro a seus vendedores. Se um produto custa R$ 70,00, qual o valor em reais repassado a um determinado vendedor? Veja o código em Python:

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# Algoritmo que calcula porcentagem em Python
def main():
  valor = 70.0 # valor do produto
  percentual = 5.0 / 100.0 # 5%

  # calcula a comissão
  comissao = percentual * valor

  # mostra o resultado
  print("O valor repassado ao vendedor é: {0}".format(comissao))

  # O resultado será 3,5
  
if __name__== "__main__":
  main()



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

Como obter um datetime da data e hora atual usando o método today() da classe datetime da linguagem Python

Quantidade de visualizações: 10475 vezes
Neste exemplo mostrarei como podemos usar o método today() da classe datetime do Python para retornar a data e hora local.

Veja o código completo:

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from datetime import datetime

def main():
  # Obtém um datetime da data e hora atual
  hoje = datetime.today()
 
  # Exibe o conteúdo do datetime
  print("Hoje é: " + str(hoje))
 
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

Hoje é: 2018-03-03 15:54:01.477809


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]]



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