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Como resolver uma equação do segundo grau em Python - Como calcular Bhaskara em PythonQuantidade de visualizações: 2338 vezes |
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Como resolver uma equação do 2º grau usando Python Nesta dica mostrarei como encontrar as raízes de uma equação quadrática, ou seja, uma equação do 2º usando a linguagem Python. Definimos como equação do 2º grau ou equações quadráticas qualquer equação do tipo ax² + bx + c = 0 em que a, b e c são números reais e a ≠ 0. Ela recebe esse nome porque, no primeiro membro da igualdade, há um polinômio de grau dois com uma única incógnita. Note que, dos coeficientes a, b e c, somente o a é diferente de zero, pois, caso ele fosse igual a zero, o termo ax² seria igual a zero, logo a equação se tornaria uma equação do primeiro grau: bx + c = 0. Independentemente da ordem da equação, o coeficiente a sempre acompanha o termo x², o coeficiente b sempre acompanha o termo x, e o coeficiente c é sempre o termo independente. Como resolver uma equação do 2º grau Conhecemos como soluções ou raízes da equação ax² + bx + c = 0 os valores de x que fazem com que essa equação seja verdadeira. Uma equação do 2º grau pode ter no máximo dois números reais que sejam raízes dela. Para resolver equações do 2º grau completas, existem dois métodos mais comuns: a) Fórmula de Bhaskara; b) Soma e produto. O primeiro método é bastante mecânico, o que faz com que muitos o prefiram. Já para utilizar o segundo, é necessário o conhecimento de múltiplos e divisores. Além disso, quando as soluções da equação são números quebrados, soma e produto não é uma alternativa boa. Como resolver uma equação do 2º grau usando Bhaskara Como nosso código Python vai resolver a equação quadrática usando a Fórmula de Bhaskara, o primeiro passo é encontrar o determinante. Veja: \[\Delta =b^2-4ac\] Nem sempre a equação possui solução real. O valor do determinante é que nos indica isso, existindo três possibilidades: a) Se determinante > 0, então a equação possui duas soluções reais. b) Se determinante = 0, então a equação possui uma única solução real. c) Se determinante < 0, então a equação não possui solução real. Encontrado o determinante, só precisamos substituir os valores, incluindo o determinante, na Fórmula de Bhaskara: \[x = \dfrac{- b\pm\sqrt{b^2- 4ac}}{2a}\] Vamos agora ao código Python. Nossa aplicação vai pedir para o usuário informar os valores dos três coeficientes a, b e c e, em seguida, vai apresentar as raizes da equação: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
# importamos a bibliteca Math
import math
def main():
# vamos pedir para o usuário informar os valores dos coeficientes
a = float(input("Valor do coeficiente a: "))
b = float(input("Valor do coeficiente b: "))
c = float(input("Valor do coeficiente c: "))
# vamos calcular o discriminante
discriminante = (b * b) - (4 * a * c)
# a equação possui duas soluções reais?
if(discriminante > 0):
raiz1 = (-b + math.sqrt(discriminante)) / (2 * a)
raiz2 = (-b - math.sqrt(discriminante)) / (2 * a)
print("Existem duas raizes: x1 = {0} e x2 = {1}".format(raiz1, raiz2))
# a equação possui uma única solução real?
elif(discriminante == 0):
raiz1 = raiz2 = -b / (2 * a)
print("Existem duas raizes iguais: x1 = {0} e x2 = {1}".format(raiz1, raiz2))
# a equação não possui solução real?
elif(discriminante < 0):
raiz1 = raiz2 = -b / (2 * a)
imaginaria = math.sqrt(-discriminante) / (2 * a)
print("Existem duas raízes complexas: x1 = {0} + {1} e x2 = {2} - {3}".format(
raiz1, imaginaria, raiz2, imaginaria))
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Valor do coeficiente a: 1 Valor do coeficiente b: 2 Valor do coeficiente c: -3 Existem duas raizes: x1 = 1.0 e x2 = -3.0 |
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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Passos Iniciais |
Machine Learning para iniciantes - Como usar a biblioteca NumPy em seus programas PythonQuantidade de visualizações: 2146 vezes |
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Criada em 2005 por Travis Oliphant, a biblioteca NumPy é uma biblioteca Python que, embora escrita parcialmente em código Python, possui trechos de código C ou C++, principalmente as partes que requerem processamento ou computação mais veloz. Estudiosos, entusiastas e desenvolvedores de soluções envolvendo Data Science, Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial (IA) em geral, encontram nessa biblioteca muitas funções úteis para a criação e manipulação de vetores e matrizes, além de funções para trabalhar no domínio de algebra linear e transformação fourier. A biblioteca NumPy (Numerical Python) é um projeto open source e pode ser usada livremente em qualquer programa Python. Uma das razões para a sua adoção é a substituição das listas Python pelos vetores e matrizes NumPy, já que estes últimos são 50 vezes mais rápidas que as listas Python, que muitas vezes fazem o papel de arrays. Minha instalação do Python já possui a biblioteca NumPy? A melhor forma de descobrir se a NumPy já está disponível para os seus códigos Python é rodando o seguinte trecho de código: ---------------------------------------------------------------------- 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(): # construimos um vetor de cinco elementos vetor = np.array([20, 3, 87, 4, 120]) # imprimimos seu conteúdo print(vetor) if __name__== "__main__": main() Se você vir o resultado abaixo: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- [ 20 3 87 4 120] então sua instalação do Python já contém a biblioteca NumPy e você está pronto(a) para experimentar as demais dicas e truques dessa seção. Porém, se você ainda não tiver a NumPy, a seguinte mensagem de erro será exibida: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
Exception has occurred: ModuleNotFoundError
No module named 'numpy'
File "C:\estudos_python\estudos.py", line 2, in <module>
import numpy as np
Não se desespere. Basta abrir uma janela de prompt e disparar o comando abaixo: pip install numpy Aguarde alguns minutos para que o Pip baixe e instale a biblioteca. Em seguida tente executar o código acima novamente. Agora é só aproveitar tudo que a biblioteca NumPy tem a nos oferecer. |
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 PythonQuantidade de visualizações: 10256 vezes |
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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: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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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 |
Python ::: Python para Engenharia ::: Engenharia Civil - Cálculo Estrutural |
Como calcular os esforços solicitantes majorados em pilares usando Python - Python para Engenharia CivilQuantidade de visualizações: 189 vezes |
 Quando estamos dimensionando pilares em concreto armado em geral, a primeira coisa que devemos fazer é calcular os esforços solicitantes, ou seja, as cargas que estão chegando ao pilar. No caso dos pilares intermediários, ou seja, pilares que residem fora dos cantos e extremidades da estrutura e que, por isso, recebem a carga em seu centro geométrico, considera-se a compressão centrada. Dessa forma, chamamos de Nk o somatório de todas as cargas verticais atuantes na estrutura e podemos desprezar as excentricidades de 1ª ordem. De acordo com a NBR 6118 (ABNT, 2014), para a situação de projeto, essa força normal Nk deve ser majorada pelos coeficientes γn e γf, resultando em uma força normal de projeto chamada Nd. O coeficiente γn deve majorar os esforços solicitantes finais de cálculo de acordo com a menor dimensão do pilar. A norma diz que a menor dimensão que um pilar pode ter é 19cm, mas, em alguns casos, podemos ter a menor dimensão de até 14cm, precisando, para isso, majorar os esforços solicitantes. Nos comentários do código Python eu mostro como esse cálculo é feito, de acordo com a NBR 6118 (ABNT, 2014), é claro. O coeficiente γf, na maioria dos casos, possui o valor 1,4 e entra no cálculo para converter a força normal Nk em força normal de projeto Nd. A fórmula para o cálculo dos esforços solicitantes majorados em pilares intermediários é: \[ Nd = \gamma n \cdot \gamma f \cdot Nk \] Onde: γn majora os esforços de acordo com a menor dimensão do pilar de acordo com a NBR 6118 (ABNT, 2014). γf em geral possui o valor 1.4 para majorar os esforços em estruturas de concreto armado. Nk é a força normal característica aplicada ao pilar, em kN. Nd é a força normal de projeto, em kN. Vamos então ao código Python, que solicitará ao usuário os valores de suas dimensões hx e hy (em centímetros) e a carga, ou seja, a força normal característica chegando no pilar em kN e vamos mostrar a força normal de projeto Nd: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
# método principal
def main():
# vamos pedir as dimensões do pilar
hx = float(input("Informe a dimensão do pilar na direção x (em cm): "))
hy = float(input("Informe a dimensão do pilar na direção y (em cm): "))
# vamos pedir a carga total no pilar em kN
Nk = float(input("Informe a carga total no pilar (em kN): "))
# vamos obter o menor lado do pilar (menor dimensão da seção transversal)
if (hx < hy):
b = hx
else:
b = hy
# agora vamos calcular a área do pilar em centímetros quadrados
area = hx * hy
# a área está de acordo com a norma NBR 6118 (ABNT, 2014)
if (area < 360):
print("A área do pilar não pode ser inferior a 360cm2")
return
# vamos calcular a força normal de projeto Nd
yn = 1.95 - (0.05 * b) # de acordo com a norma NBR 6118 (ABNT, 2014) Tabela 13.1
yf = 1.4 # regra geral para concreto armado
Nd = yn * yf * Nk
# e mostramos os resultados
print("\nA área do pilar é: {0} cm2".format(round(area, 2)))
print("A menor dimensão do pilar é: {0} cm".format(round(b, 2)))
print("O valor do coeficiente yn é: {0}".format(round(yn, 2)))
print("A força normal de projeto Nd é: {0} kN".format(round(Nd, 2)))
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Informe a dimensão do pilar na direção x (em cm): 40 Informe a dimensão do pilar na direção y (em cm): 19 Informe a carga total no pilar (em kN): 841.35 A área do pilar é: 760.0 cm2 A menor dimensão do pilar é: 19.0 cm O valor do coeficiente yn é: 1.0 A força normal de projeto Nd é: 1177.89 kN |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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Python - Como verificar se uma string contém apenas caracteres de espaços em Python usando a função isspace() |
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