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Como usar herança em Python - Programação Orientada a Objetos em PythonQuantidade de visualizações: 1025 vezes |
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Herança é uma dos três principios fundamentais da programação orientada a objetos porque ela permite a criação de hierarquia nos objetos que compõem o sistema. Em Python, uma classe que tem seus dados e métodos herdados por outra é chamada de classe base ou super classe e a classe que herda tais dados é chamada de classe derivada ou sub-classe. O que um aluno, um professor e um funcionário possuem em comum? Todos eles são pessoas e, portanto, compartilham alguns dados comuns. Todos têm nome, idade, endereço, etc. E, o que diferencia um aluno de uma outra pessoa qualquer? Um aluno possui uma matrícula; Um funcionário possui um código de funcionário, data de admissão, salário, etc; Um professor possui um código de professor e informações relacionadas à sua formação. É aqui que a herança se torna uma ferramenta de grande utilidade. Podemos criar uma classe Pessoa, que possui todos os atributos e métodos comuns a todas as pessoas e herdar estes atributos e métodos em classes mais específicas, ou seja, a herança parte do geral para o mais específico. Comece criando uma classe Pessoa como mostrado no código a seguir:
Esta classe possui os atributos nome e idade. Estes atributos são comuns a todas as pessoas. Veja agora como podemos criar uma classe Aluno que herda estes atributos da classe Pessoa e inclui seu próprio atributo, a saber, seu número de matrícula. Eis o código:
Observe que, em Python, a herança é indicada pela passagem do nome da super classe entre parênteses na definição da subclasse. A classe Aluno agora possui três atributos: nome, idade e matricula. Veja uma aplicação demonstrando este relacionamento:
A herança nos fornece um grande benefício. Ao concentrarmos características comuns em uma classe e derivar as classes mais específicas a partir desta, nós estamos preparados para a adição de novas funcionalidades ao sistema. Se mais adiante uma nova propriedade comum tiver que ser adicionada, não precisaremos efetuar alterações em todas as classes. Basta alterar a superclasse e pronto. As classes derivadas serão automaticamente atualizadas. |
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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Matemática e Estatística |
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Python para estatística - Como calcular a mediana de um conjunto de valores usando o método median() da biblioteca NumPy da linguagem PythonQuantidade de visualizações: 16431 vezes |
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A mediana (Md) representa o valor central de um conjunto de dados. Para encontrá-la, é necessário colocar os valores em ordem crescente ou decrescente. Quando o número elementos de um conjunto é par, a mediana é encontrada pela média dos dois valores centrais. Assim, esses valores são somados e divididos por dois. Veja a seguinte figura:  A biblioteca NumPy do Python nos oferece o método median(), que recebe um vetor de valores númericos (inteiro ou decimais) e retorna a mediana deles. Veja um exemplo com os primeiros valores da figura (um conjnto ímpar):
Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado: A mediana dos valores é: 7.0 Veja agora o exemplo usando o segundo grupo de valores da imagem (conjunto par):
O resultado da execução desse código será: A mediana dos valores é: 5.5 É importante observar que o método median() da NumPy não exige que os valores estejam ordenados. A própria função se encarrega dessa tarefa. | ||||||||
Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
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Como obter a série de Fibonacci recursivamente usando Python - Como calcular a sequência de Fibonacci em PythonQuantidade de visualizações: 15830 vezes |
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Na matemática, os números de Fibonacci são uma sequência ou sucessão definida como recursiva pela fórmula: Fn = Fn - 1 + Fn - 2 Os primeiros números de Fibonacci são: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, ... Esta sequência foi descrita primeiramente por Leonardo de Pisa, também conhecido como Fibonacci, para descrever o crescimento de uma população de coelhos. Veja um techo de código que mostra como calcular e mostrar a sequência de Fibonacci de forma recursiva:
Ao executarmos este código nós teremos um resultado parecido com: Informe um inteiro: 7 Fibonacci(7) = 13 E agora saindo um pouco de Python: Leonardo Pisa (1175-1240) publicou a sequência de Fibonacci no seu livro Liber Abaci (Livro do Ábaco, em português), o qual data de 1202. Porém, comenta-se que os indianos já haviam descrito essa série antes dele. Se pegarmos um número da série de Fibonacci e o dividirmos pelo seu antecessor (por exemplo: 55 dividido por 34), teremos quase sempre o valor 1,618. Este valor é aplicado com muita frequência em análises financeiras e na informática. Leonardo Da Vinci, que chamou essa sequência de Divina Proporção, a usou para fazer desenhos perfeitos. De fato, se observarmos atentamente, perceberemos a sequência de Fibonacci também na natureza. São exemplos disso as folhas das árvores, as pétalas das rosas, os frutos, como o abacaxi, as conchas espiraladas dos caracóis ou as galáxias. | ||||
Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
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Como multiplicar um vetor ou uma matriz por um escalar no NumPy do Python - Python NumPy para EngenhariaQuantidade de visualizações: 4250 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:
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):
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]] | ||||||||
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