Você está aqui: Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Como retornar o maior elemento em cada uma das colunas de uma matriz usando Python - Lista de Exercícios Resolvidos de Python

Quantidade de visualizações: 1076 vezes
Pergunta/Tarefa:

Dada a seguinte matriz:

6   10   4
2    9   7
20   3   1
Escreva um programa Python que exibe o maior elemento em cada uma das colunas dessa matriz.

Sua saída deverá ser parecida com:

Maior elemento na coluna 0 é 20
Maior elemento na coluna 1 é 10
Maior elemento na coluna 2 é 7
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Python:

----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# método principal
def main():
  # vamos declarar e constuir uma matriz de 3 linhas e três colunas
  matriz = [[6, 10, 4], [2, 9, 7], [20, 3, 1]];
    
  # vamos percorrer a matriz e exibir o maior elemento de cada coluna
  # começamos com cada coluna
  for i in range(len(matriz[0])):
    # assumimos que o maior valor é o primeiro dessa coluna
    maior = matriz[0][i]
    # percorremos todos os elementos desta linha
    for j in range(len(matriz)):
      # o elemento atual é maior que o maior?
      if matriz[j][i] > maior:
        # maior assume o valor atual
        maior = matriz[j][i]
      
    # exibimos o maior elemento desta coluna
    print("Maior elemento na coluna {0} é {1}".format(i, maior))

if __name__== "__main__":
  main()


Link para compartilhar na Internet ou com seus amigos:

Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Como criar arrays (vetores e matrizes) usando o objeto ndarray da biblioteca Numpy do Python

Quantidade de visualizações: 3034 vezes
O objeto ndarray é a parte mais importante da biblioteca Numpy do Python. É por meio dele que criamos vetores e matrizes. Quando falamos vetores, estamos nos referindo às matrizes de apenas uma dimensão, ou seja, uma linha e várias colunas.

A forma mais comum de se criar arrays na Numpy é usando funções presentes na biblioteca. Veja:

----------------------------------------------------------------------
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():
  # vamos usar o método arange() para construir um
  # vetor de 10 elementos, começando de 0 até 9
  vetor = np.arange(10)

  # vamos mostrar o vetor gerado  
  print(vetor)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Depois que criamos o vetor, seus elementos individuais podem ser acessados usando-se o nome da variável usada para representar todo o valor e o índice do elemento que queremos acessar (começando em 0). Veja:

----------------------------------------------------------------------
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():
  # vamos usar o método arange() para construir um vetor de
  # 10 elementos, começando de 0 até 9
  vetor = np.arange(10)

  # vamos mostrar o vetor inteiro  
  print("Vetor gerado: ", vetor)

  # vamos mostrar o valor do terceiro elemento
  print("Terceiro elemento: ", vetor[2])

if __name__== "__main__":
  main()

Este código produzirá o seguinte resultado:

Vetor gerado: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Terceiro elemento: 2

Uma outra forma de criarmos vetores usando a Numpy, é fornecendo os elementos do vetor como uma list. Veja:

----------------------------------------------------------------------
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():
  # vamos criar um vetor passando uma list
  valores = np.array([4, 12, 50, 8, 32])
  
  # vamos mostrar o resultado
  print("Elementos no vetor:", valores)

if __name__== "__main__":
  main()


Este código vai gerar o seguinte resultado:

Elementos no vetor: [ 4 12 50 8 32]

Agora vamos usar essa mesma abordagem para criar uma matriz de duas dimensões (bidimensional):

----------------------------------------------------------------------
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():
  # vamos criar uma matriz bidimensional passando
  # duas lists dentro de uma list
  valores = np.array([(4, 12, 50), (5, 3, 1)])

  # vamos mostrar o resultado
  print("Elementos no vetor:", valores)

if __name__== "__main__":
  main()

Veja o resultado da execução desse código:

Elementos no vetor: [[12 12 50]
 [ 5  3  1]]


Em mais dicas dessa seção você aprenderá mais sobre as funções de criação e manipulação de vetores e matrizes usando a biblioteca NumPy do Python.


Python ::: Python para Engenharia ::: Cálculo Diferencial e Integral

Como calcular o limite de uma função usando Python e a biblioteca Sympy - Python para Engenharia

Quantidade de visualizações: 4290 vezes
Como calcular o limite de uma função usando Python e a biblioteca Sympy

Citando a Wikipédia: Na matemática, o limite de uma função é um conceito fundamental em cálculo e análise sobre o comportamento desta função quando próxima a um valor particular de sua variável independente. Informalmente, diz-se que __$\text{L}__$ é o limite da função __$\text{f(x)}__$ quando __$\text{x}__$ tende a __$\text{p}__$, escreve-se

\[ \lim_{x \to p} f(x) = L \]

quando __$\text{f(x)}__$ está arbitrariamente próximo de __$\text{L}__$ para todo __$\text{x}__$ suficientemente próximo de __$\text{p}__$. O conceito de limite pode ser estendido para funções de varias variáveis.

A biblioteca SymPy da linguagem Python facilita muito o trabalho de se calcular limites. É claro que é sempre uma boa idéia saber calcular o limite de uma função "na mão" mesmo, até para sabermos se nosso código Python está correto. No entanto, em algumas situações, lançar mão da função limit() da SymPy nos poupará um tempo incrível.

Dessa forma, a sintáxe para o cálculo do limite na SymPy segue o padrão limit(função, variável, ponto). Então, se quisermos calcular o limite de f(x) com x tendendo a 0, só precisamos fazer limit(f, x, 0).

Vamos colocar esse conhecimento em prática então? Veja o seguinte limite:

\[ \lim_{x \to 1} 5x^2 + 2x \]

Agora observe o código Python completo que calcula e retorna o limite desta função:

----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# vamos importar a biblioteca SymPy
from sympy import * 

def main():
  # vamos definir o símbolo x
  x = symbols("x")
  # definimos a função
  f = (5 * x ** 2) + (2 * x) 
  # finalmente calculamos o limite
  limite = limit(f, x, 1)
  # e mostramos o resultado
  print("O limite da função é: %f." % limite)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

O limite da função é: 7.000000.

Logo, o limite da função no ponto __$\text{x}__$ = 1 vale 7, em outras palavras, 7 é o valor que __$f(5x^2 + 2x)__$ deveria ter em 1 para ser contínua nesse ponto.

Vamos ver mais um exemplo? Observe o seguinte limite:

\[ \lim_{x \to 1} \left(\frac{x^2 - 1}{x - 1}\right) \]

Aqui temos um situação interessante. Note que temos que fazer uma manipulação algébrica na expressão, fatorando os termos. Porém, mesmo em situações assim o método limit() da Sympy consegue interpretar a expressão simbólica corretamente e nos devolver o limite esperado. Veja o código Python completo:

----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# vamos importar a biblioteca SymPy
from sympy import * 

def main():
  # vamos definir o símbolo x
  x = symbols("x")
  # definimos a função
  f = (x ** 2 - 1) / (x - 1) 
  # finalmente calculamos o limite
  limite = limit(f, x, 1)
  # e mostramos o resultado
  print("O limite da função é: %f." % limite)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

O limite da função é: 2.000000.


Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: NumPy Python Library

Exercício Resolvido de Python NumPy - Como somar duas matrizes usando a biblioteca NumPy do Python

Quantidade de visualizações: 1013 vezes
Pergunta/Tarefa:

Escreva um programa Python que usa a biblioteca NumPy para efetuar a soma de duas matrizes de mesma ordem, ou seja, mesmo número de linhas e colunas. Seu código deverá somar o primeiro elemento da matriz A com o primeiro elemento da matriz B, e assim por diante.

Sua saída deverá ser parecida com:

A primeira matriz é:
[[4 1 3]
 [9 2 5]]
A segunda matriz é:
[[ 3 10  2]
 [ 1 13  4]]
A matriz soma é:
[[ 7 11  5]
 [10 15  9]]
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício em Python:

----------------------------------------------------------------------
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

# função principal do programa
def main():
  # vamos criar a primeira matriz
  a = np.array([[4, 1, 3],
                [9, 2, 5]])

  # vamos criar a segunda matriz
  b = np.array([[3, 10, 2],
                [1, 13, 4]])

  # vamos somar as duas matrizes
  c = a + b
  
  # e agora mostramos o resultado
  print("A primeira matriz é:\n{0}".format(a))
  print("A segunda matriz é:\n{0}".format(b))
  print("A matriz soma é:\n{0}".format(c))

if __name__== "__main__":
  main()



Mais Desafios de Programação e Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python

Veja mais Dicas e truques de Python

Dicas e truques de outras linguagens

Códigos Fonte

Programa de Gestão Financeira Controle de Contas a Pagar e a Receber com Cadastro de Clientes e FornecedoresSoftware de Gestão Financeira com código fonte em PHP, MySQL, Bootstrap, jQuery - Inclui cadastro de clientes, fornecedores e ticket de atendimento
Diga adeus às planilhas do Excel e tenha 100% de controle sobre suas contas a pagar e a receber, gestão de receitas e despesas, cadastro de clientes e fornecedores com fotos e histórico de atendimentos. Código fonte completo e funcional, com instruções para instalação e configuração do banco de dados MySQL. Fácil de modificar e adicionar novas funcionalidades. Clique aqui e saiba mais
Controle de Estoque completo com código fonte em PHP, MySQL, Bootstrap, jQuery - 100% funcional e fácil de modificar e implementar novas funcionalidadesControle de Estoque completo com código fonte em PHP, MySQL, Bootstrap, jQuery - 100% funcional e fácil de modificar e implementar novas funcionalidades
Tenha o seu próprio sistema de controle de estoque web. com cadastro de produtos, categorias, fornecedores, entradas e saídas de produtos, com relatórios por data, margem de lucro e muito mais. Código simples e fácil de modificar. Acompanha instruções para instalação e criação do banco de dados MySQL. Clique aqui e saiba mais

Linguagens Mais Populares

1º lugar: Java
2º lugar: Python
3º lugar: C#
4º lugar: PHP
5º lugar: C
6º lugar: Delphi
7º lugar: JavaScript
8º lugar: C++
9º lugar: VB.NET
10º lugar: Ruby



© 2025 Arquivo de Códigos - Todos os direitos reservados
Neste momento há 57 usuários muito felizes estudando em nosso site.