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Você está aqui: Python ::: Pillow Python Imaging Library ::: Image |
Como retornar o formato de uma imagem usando o atributo format do objeto Image do Pillow do PythonQuantidade de visualizações: 800 vezes |
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Em algumas situações nós precisamos saber o formato da imagem retornada por uma chamada ao método open() do objeto Image da biblioteca Pillow do Python. Para isso nós podemos usar o atributo format. Veja um trecho de código no qual abrimos uma imagem usando a função open() e em seguida mostramos o formato da imagem: ----------------------------------------------------------------------
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# vamos importar a biblioteca Pilow
from PIL import Image
# método principal
def main():
# vamos abrir uma imagem
imagem = Image.open("Mulher.png")
# vamos obter e exibir o formato da imagem
formato = imagem.format
print("O formato da imagem é: {0}".format(formato))
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: O formato da imagem é: PNG |
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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Como multiplicar um vetor ou uma matriz por um escalar no NumPy do Python - Python NumPy para EngenhariaQuantidade de visualizações: 4282 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: ----------------------------------------------------------------------
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# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
def main():
# declara e cria o vetor
vetor = np.array([3, -5, 4, 1, 9])
# agora vamos multiplicar este vetor pelo escalar 2
escalar = 2
novoVetor = vetor * escalar
# vamos exibir o resultado
print("Vetor inicial: ", vetor)
print("Valor do escalar: ", escalar)
print("Novo vetor: ", novoVetor)
if __name__== "__main__":
main()
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): ----------------------------------------------------------------------
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# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
def main():
# declara e cria a matriz
matriz = np.array([(4, 12, 50), (5, 3, 1), (11, 9, 7)])
# agora vamos multiplicar esta matriz pelo escalar 2
escalar = 2
novaMatriz = matriz * escalar
# vamos exibir o resultado
print("Matriz inicial: ", matriz)
print("Valor do escalar: ", escalar)
print("Nova matriz: ", novaMatriz)
if __name__== "__main__":
main()
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]] |
Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Python Básico |
Exercício Resolvido de Python - Ler três números inteiros e indicar se eles estão em ordem crescente ou decrescenteQuantidade de visualizações: 847 vezes |
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Pergunta/Tarefa: Escreva um programa Python que pede para o usuário informar três números inteiros e informa se eles estão em ordem crescente ou decrescente. Se os números estiverem em ordem crescente, escreva "Ordem Crescente". Se estiverem em ordem decrescente, escreva "Ordem Decrescente". Do contrário escreva "Sem ordem definida". Sua saída deverá ser parecida com: Primeiro número: 4 Segundo número: 8 Terceiro número: 11 Ordem Crescente Veja a resolução comentada deste exercício em Python: ----------------------------------------------------------------------
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# função principal do programa
def main():
# vamos ler três números do usuário
a = int(input("Primeiro número: "))
b = int(input("Segundo número: "))
c = int(input("Terceiro número: "))
# os números estão em ordem crescente?
if a < b and b < c:
print("Ordem Crescente")
# os números estão em ordem decrescente?
elif a > b and b > c:
print("Ordem Decrescente")
# sem ordem definida
else:
print("Sem ordem definida")
if __name__== "__main__":
main()
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Python ::: Dicas & Truques ::: Strings e Caracteres |
Como verificar se uma string é composta apenas de caracteres maiúsculos usando a função isupper() do PythonQuantidade de visualizações: 9069 vezes |
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Este exemplo mostra como usar a função isupper() do objeto string da linguagem Python para verificar se uma palavra, frase ou texto contém apenas caracteres maiúsculos. Se qualquer caractere minúsculo for encontrado, a função retorna false. Obs: Mesmo que a string contenha números ela ainda pode estar em letras maiúsculas. Veja um código Python completo exemplificando seu uso: ----------------------------------------------------------------------
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def main():
string = "GOSTO DE PYTHON E JAVA"
if string.isupper():
print("A string está em letras maiúsculas")
else:
print("A string não está em letras maiúsculas")
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: A string está em letras maiúsculas |
Python ::: cmath Python Module (Módulo Python cmath para números complexos) ::: Números Complexos (Complex Numbers) |
Como converter um número complexo na forma retangular para a forma polar usando PythonQuantidade de visualizações: 2296 vezes |
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Quando estamos efetuando cálculos envolvendo números complexos, é comum precisarmos converter da forma retangular para a forma polar, e vice-versa. Um número complexo na forma retangular apresenta o seguinte formato: 7 + j5 onde 7 é a parte real e 5 é a parte imaginária. Note que usei a notação "j" em vez de "i" para a parte imaginária, uma vez que a notação "j" é a mais comum na engenharia. O número complexo na forma polar, por sua vez, é composto pelo raio e pela fase (phase), que é o ângulo theta (ângulo da inclinação da hipotenusa em relação ao cateto adjascente). O raio, representado por r, é o módulo do vetor cujas coordenadas são formadas pela parte real e a parte imaginária do número complexo. A parte real se encontra no eixo das abcissas (x) e a parte imaginária fica no eixo das ordenadas (y). Veja agora o código Python completo que lê a parte real e a parte imaginária de um número complexo e o exibe na forma polar: ----------------------------------------------------------------------
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# vamos importar o módulo de matemática de números complexos
import cmath
# método principal
def main():
# vamos ler a parte real e a parte imaginária do
# número complexo
real = float(input("Parte real do número complexo: "))
imaginaria = float(input("Parte imaginária do número complexo: "))
# constrói o número complexo
z = complex(real, imaginaria)
# mostra o valor absoluto na forma polar
print ("Valor absoluto (raio ou módulo): ", abs(z))
# mostra a fase do número complexto na forma polar
print("Fase em radianos: ", cmath.phase(z))
print("Fase em graus: ", cmath.phase(z) * (180 / cmath.pi))
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Parte real do número complexo: 3 Parte imaginária do número complexo: -4 Valor absoluto (raio ou módulo): 5.0 Fase em radianos: -0.9272952180016122 Fase em graus: -53.13010235415598 |
Python ::: Fundamentos da Linguagem ::: Estruturas de Controle |
Como criar um laço while() infinito na linguagem PythonQuantidade de visualizações: 10013 vezes |
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Nesta dica eu mostrarei como é possível criar um laço (loop) while infinito em Python. Esta técnica é útil para as situações nas quais queremos interagir com o usuário do nosso programa até que um determinado valor seja informado. No exemplo abaixo temos um laço while() que será executado até que o texto "fim" seja informado pelo usuário. Veja o código completo: ----------------------------------------------------------------------
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def main():
while True:
frase = input("Digite uma frase: ");
print("Você digitou: ", frase)
# vamos sair do laço
if frase == "fim":
print("Você acaba de sair do laço while()")
break
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado: Digite uma frase: Estou estudando Python Você digitou: Estou estudando Python Digite uma frase: Preciso viajar amanhã Você digitou: Preciso viajar amanhã Digite uma frase: fim Você digitou: fim Você acaba de sair do laço while() |
Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Matemática e Estatística |
Tutorial Machine Learning com Python - Como usar o método mean() da biblioteca NumPy para calcular média (ou média aritmética simples)Quantidade de visualizações: 3859 vezes |
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Média aritmética (ou simplesmente média simples) é a soma de vários valores e dividido pelo total deles. Ou seja, o resultado dessa divisão equivale a um valor médio entre todos os valores. Veja a seguinte figura:  Veja que temos 4 valores: 4, 9, 12 e 25. Assim, para obter a média aritmética desses valores, só precisamos somá-los e depois dividir pela quantidade, ou seja, por 4. A média resultante será 12,5. A biblioteca NumPy do Python nos oferece o método mean(), muito usado em Data Science e Machine Learning, que recebe um vetor de valores númericos (inteiro ou decimais) e retorna a média deles. Veja um exemplo: ----------------------------------------------------------------------
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# importamos a biblioteca NumPy
import numpy
def main():
# valores a serem observados
valores = [4, 9, 12, 25]
# vamos obter a média aritmética simples
media = numpy.mean(valores)
# vamos mostrar o resultado
print("A média dos valores é:", media)
if __name__== "__main__":
main()
Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado: A média dos valores é: 12.5 |
Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Fenômenos dos Transportes, Hidráulica e Drenagem |
Exercício Resolvido de Python - Determine a vazão escoada em um canal com seção retangular, com lâmina d´água de 2,00m e largura de base igual a 3,00m e declividade 0,2m por KmQuantidade de visualizações: 362 vezes |
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Exercício Resolvido de Python - Determine a vazão escoada em um canal com seção retangular, com lâmina d'água de 2,00m e largura de base igual a 3,00m e declividade 0,2m por Km Pergunta/Tarefa: Python para Fenômenos dos Transportes, Hidráulica e Drenagem. Python para cálculo de vazão em condutos livres. Fórmula de Manning para a velocidade de escoamento. Neste exercício em Python veremos como calcular a vazão de um canal com seção retangular. Para isso nós vamos usar a Equação de Manning da velocidade do escoamento. Determine a vazão escoada em um canal com seção retangular, com lâmina d'água de 2,00m e largura de base igual a 3,00m e declividade 0,2m por Km. Utilize η=0,012.  Sua saída deverá ser parecida com: Informe a Largura da Base do Canal (em metros): 3 Informe a Profundidade do Escoamento (em metros): 2 Informe a Declividade do Canal (em metros por km): 0.2 Informe o Coeficiente de Rugosidade do Canal: 0.012 A Área Molhada do Canal é: 6.0 m2 O Perímetro Molhado do Canal é: 7.0 m O Raio Hidráulico do Canal é: 0.8571428571428571 m A Velocidade do Escoamento é: 1.0634144533132281 m/s A Vazão do Canal é: 6.380486719879369 m3/s Veja a resolução completa para o exercício em Python, comentada linha a linha: ----------------------------------------------------------------------
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# vamos importar o módulo Math
import math
# método principal
def main():
# vamos ler a largura do canal em metros
b = float(input("Informe a Largura da Base do Canal (em metros): "))
# vamos ler a profundida do escoamento em metros
h = float(input("Informe a Profundidade do Escoamento (em metros): "))
# vamos obter a declividade do canal em metros por quilômetros
I = float(input("Informe a Declividade do Canal (em metros por km): "))
# vamos converter a declividade em metro por metro
I = I / 1000.0
# vamos ler o coeficiente de rugosidade do canal
n = float(input("Informe o Coeficiente de Rugosidade do Canal: "))
# vamos calcular a área molhada
am = b * h
# agora vamos calcular o perímetro molhado
pm = b + 2 * h
# finalmente calculamos o raio hidráulico
rh = am / pm
# agora vamos usar a equação de manning para calcular a velocidade do escoamento
v = math.pow(rh, 2.0 / 3.0) * (math.sqrt(I) / n)
# finalmente calculamos a vazão do canal
Q = am * v
# e mostramos os resultados
print("\nA Área Molhada do Canal é: {0} m2".format(am))
print("O Perímetro Molhado do Canal é: {0} m".format(pm))
print("O Raio Hidráulico do Canal é: {0} m".format(rh))
print("A Velocidade do Escoamento é: {0} m/s".format(v))
print("A Vazão do Canal é: {0} m3/s".format(Q))
if __name__== "__main__":
main()
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Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
Como calcular desvio padrão em Python - Python para Matemática e EstatísticaQuantidade de visualizações: 5075 vezes |
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Em Matemática e Estatística, o Desvio padrão (em inglês: Standard Deviation) é uma medida de dispersão, ou seja, é uma medida que indica o quanto um conjunto de dados é uniforme. Quando o desvio padrão é baixo, isso quer dizer que os dados do conjunto estão mais próximos da média. Como calcular o desvio padrão de um conjunto de dados? Vamos começar analisando a fórmula mais difundida na matemática e na estatística: \[\sigma = \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^N (x_i -\mu)^2}{N}}\] Onde: a) __$\sigma__$ é o desvio; b) __$x_i__$ é um valor qualquer no conjunto de dados na posição i; c) __$\mu__$ é a média aritmética dos valores do conjunto de dados; d) N é a quantidade de valores no conjunto. O somatório dentro da raiz quadrada nos diz que devemos somar todos os elementos do conjunto, desde a posição 1 até a posição n, subtrair cada valor pela média do conjunto e elevar ao quadrado. Obtida a soma, nós a dividimos pelo tamanho do conjunto. Veja o código Python completo que obtém o desvio padrão a partir de um conjunto de dados contendo quatro valores: ----------------------------------------------------------------------
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# precisamos importar o módulo Math
import math
# função principal do programa
def main():
# conjunto dos dados
conjunto = [10, 30, 90, 30]
soma = 0.0 # soma dos elementos
desvio_padrao = 0.0 # desvio padrão
tam = len(conjunto) # tamanho dos dados
# vamos somar todos os elementos
for i in range(0, tam):
soma = soma + conjunto[i]
# agora obtemos a média do conjunto de dados
media = soma / tam
# e finalmente obtemos o desvio padrão
for i in range(0, tam):
desvio_padrao = desvio_padrao + math.pow(conjunto[i] - media, 2)
# mostramos o resultado
print("Desvio Padrão Populacional: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / tam)))
print("Desvio Padrão Amostral: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / (tam - 1))))
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Desvio Padrão Populacional: 30.0 Desvio Padrão Amostral: 34.64101615137755 Veja que, para calcular o Desvio Padrão Populacional, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos no conjunto, enquanto, para calcular o Desvio Padrão Amostral, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos - 1 (cuidado com a divisão por zero no caso de um conjunto com apenas um elemento). |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
Veja mais Dicas e truques de Python |
Dicas e truques de outras linguagens |
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1º lugar: Java |
