Você está aqui: Python ::: Matplotlib Python Library (Biblioteca Python Matplotlib) ::: Setas e Vetores

Como desenhar setas no Matplotlib do Python usando a função arrow()

Quantidade de visualizações: 1810 vezes
Em algumas situações nós precisamos desenhar setas no Matplotlib do Python. Para isso nós podemos usar a função arrow(). Esta função nos permite fornece as coordenadas x e y iniciais, as coordenadas x e y finais e algumas opções que permitem formatar a seta e a cor.

Nesta dica eu mostrarei como desenhar duas setas, saindo da origem do plano 2D. Veja o resultado na figura abaixo:



Veja o código completo para o exemplo:

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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 Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
def main():
  # definimos o título para a área de plotagem
  plt.title("Uso da função arrow()")
 
  # vamos exibir o grid da área de plotagem
  plt.grid(True)
 
  # vamos desenhar duas setas, começando da origem (0, 0)
  plt.arrow(x=0, y=0, dx=2, dy=5, linewidth=1, color='red', head_length=.3,
    head_width=.3)
  plt.arrow(x=0, y=0, dx=7, dy=3, linewidth=1, color='blue', head_length=.3,
    head_width=.3)   
  
  # finalmente exibimos o resultado
  plt.show()
 
if __name__== "__main__":
  main()

As setas do Matplotlib do Python são muito úteis quando queremos representar vetores no plano cartesiano, ou seja, no plano 2D.

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Python ::: Tkinter GUI Toolkit ::: Círculos, Ovais e Elípses

Como desenhar círculos no Tkinter usando a função create_oval() do componente Canvas

Quantidade de visualizações: 1093 vezes
Em várias situações nós precisamos desenhar círculos não preenchidos e preenchidos em Tkinter. Para isso nós podemos usar a função create_oval() do componente Canvas.

Em sua forma mais simples, a função create_oval() requer as coordenadas x e y a partir das quais o círculo ou elípse será desenhada e a largura e a altura do retângulo dentro do qual o círculo estará contido. Para desenhar uma oval ou elípse, basta manipular a largura ou altura desse retângulo.

Veja um trecho de código no qual usamos a função create_oval() para desenhar um círculo com 5 pixels de largura da linha de desenho:

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# 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("400x350")
  
  # define o título da janela
  janela_principal.title("Uso do controle Canvas")
 
  # vamos criar o objeto Canvas
  canvas = Canvas(janela_principal, bg="white", width=400, height=350)
 
  # colocamos o Canvas na janela principal
  canvas.grid(row=0, column=0)
 
  # agora vamos desenhar um círculo no Canvas começando nas
  # coordenadas x=20 e y=30 centro de um retângulo de largura
  # 150 pixels por uma altura de 150 pixels e largura da linha
  # de 5 pixels
  canvas.create_oval(20, 30, 150, 150, width="5")
 
  # entramos no loop de eventos 
  janela_principal.mainloop()
 
if __name__== "__main__":
  main()

Note que a largura da linha de desenho foi informada por meio do parâmetro width. Se quisermos definir também a cor da linha do desenho, basta usarmos o parâmetro outline e fornecer a cor desejada.


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: 3017 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:

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# 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:

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# 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:

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# 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):

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# 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 ::: Dicas & Truques ::: Unidades de Medida

Como converter pés em metros em Python - Conversão de medidas em Python - Pés para metros

Quantidade de visualizações: 213 vezes
A conversão de uma medida em pés para milímetros, centímetros, metros ou quilômetros é uma tarefa que estamos constantemente realizando. Nesta dica mostrarei como isso pode ser feito na linguagem Python.

O que é um pé ou pés?

O pé (foot) ou pés (feet) é uma unidade de medida do sistema imperial de medidas, usado até hoje nos Estados Unidos e em alguns outros países que ainda não adotaram o sistema métrico. Um pé equivale a 12 polegadas (inches). Uma polegada, por sua vez, equivale a 2,54 centímetros ou 25,4 milímetros.

Qual a fórmula para a conversão de pés para metros?

Antes de passarmos para o código Python, veja a fórmula para a conversão de pés (feet) em metros (meters):

\[Metros = Pés \times 0.3048\]

Como podemos ver na fórmula, para obtermos a medida em metros nós só precisamos multiplicar a medida em pés por 0.3048.

Veja agora o código Python que pede para o usuário informar a medida em pés e retorna o equivalente em metros:

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# função principal do programa
def main():
  # vamos pedir para o usuário informar a medida em pés
  pes = float(input("Informe a medida em pés: "))

  # agora vamos converter a medida em pé para metros
  metros = 0.3048 * pes

  # e mostramos o resultado
  print("A medida em metros é: {0}m".format(metros))
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Informe a medida em pés: 50
A medida em metros é: 15.24m


Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python

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