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Como criar uma aplicação de tela cheia usando Tkinter PythonQuantidade de visualizações: 1107 vezes |
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Nesta dica mostrarei como podemos exibir em tela cheia a janela principal de uma aplicação Tkinter Python. Para isso nós só precisamos efetuar uma chamada à função attributes('-fullscreen', True) da classe Tk. Veja o código completo para uma aplicação Tkinter Python que exibe a janela principal em tela cheia. Lembre-se de fechá-la usando "Alt + F4". Eis a listagem: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
# vamos importar o módulo Tkinter
from tkinter import *
from tkinter.ttk import *
# método principal
def main():
# cria a janela principal da aplicação
janela_principal = Tk()
# define as dimensões da janela
janela_principal.geometry('300x250')
# vamos definir o título da janela
janela_principal.title("Cadastro de Clientes")
# vamos colocar a janela em tela cheia
janela_principal.attributes('-fullscreen',True)
# entramos no loop de eventos
janela_principal.mainloop()
if __name__== "__main__":
main()
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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Como gerar um vetor com valores igualmente espaçados usando a função linspace() da biblioteca NumPy do Python - Python NumPy para EngenhariaQuantidade de visualizações: 2510 vezes |
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Em algumas situações nós precisamos de vetores e matrizes com valores igualmente espaçados entre um determinado intervalo. Para isso nós podemos usar a função linspace() da biblioteca NumPy do Python. Esta função exige, entre vários argumentos, o início e o fim do intervalo. Vamos ver um exemplo? Observe o trecho de código a seguir: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
# vamos importar a biblioteca NumPy
import numpy as np
def main():
valores = np.linspace(2, 5, num=10)
print("O vetor gerado foi: ", valores)
if __name__== "__main__":
main()
Este código Python vai gerar o seguinte resultado: O vetor gerado foi: [2. 2.33333333 2.66666667 3. 3.33333333 3.66666667 4. 4.33333333 4.66666667 5. ] Note que informamos o valor inicial como 2 e o valor final como 5, e definimos a quantidade de elementos gerados como 10 (se omitida, 50 valores serão gerados). Se não quisermos que o valor final do intervalo seja incluído na amostra, basta informamos endpoint=False como argumento para a função linspace(). |
Python ::: Pandas Python Library (Biblioteca Python Pandas) ::: DataFrame |
Como usar o objeto DataFrame da biblioteca Pandas do PythonQuantidade de visualizações: 1818 vezes |
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A biblioteca Pandas do Python é uma das preferidas para o estudo e desenvolvimento de soluções envolvendo Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning, Inteligência Artificial, etc. E o objeto DataFrame é uma das partes mais importantes dessa biblioteca. Um objeto DataFrame é uma estrutura de dados bidimensional, ou seja, uma tabela contendo linhas e colunas. Nesse formato tabular, que pode ter seu tamanho redimensionado, as informações contidas no objeto DataFrame podem ser atualizadas de acordo com as necessidades do nosso código. Além disso, linhas e colunas podem ser adicionadas ou excluídas em tempo de execução. A forma mais comum de criarmos um DataFrame é usando o seu construtor. Veja: ----------------------------------------------------------------------
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 Pandas
import pandas as pd
def main():
# conteúdo do DataFrame
produtos = [['Notebook AB43', 43], ['Tela LED', 87],
['Bateria 16 Volts', 120]]
# vamos construir o DataFrame
df = pd.DataFrame(produtos, columns=['Produto', 'Estoque'])
# vamos mostrar o conteúdo do DataFrame
print(df)
if __name__== "__main__":
main()
Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado:
Produto Estoque
0 Notebook AB43 43
1 Tela LED 87
2 Bateria 16 Volts 120
Aqui nós usamos uma list contendo três lists, ou seja, uma matrix de três linhas e duas colunas. Veja como obter o mesmo resultado usando um dicionário: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
# importamos a biblioteca Pandas
import pandas as pd
def main():
# conteúdo do DataFrame
produtos = {'Produto':['Notebook AB43', 'Tela LED',
'Bateria 16 Volts'], 'Estoque':[43, 87, 120]}
# vamos construir o DataFrame
df = pd.DataFrame(produtos)
# vamos mostrar o conteúdo do DataFrame
print(df)
if __name__== "__main__":
main()
Execute este código e verá que o DataFrame resultante é o mesmo do código anterior. |
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: 822 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(). |
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TypeScript - Como calcular o coeficiente angular de uma reta em TypeScript dados dois pontos no plano cartesiano Python - Como criar arrays (vetores e matrizes) usando o objeto ndarray da biblioteca Numpy do Python |
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