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Como testar se um número é potência de outro número em Python - Desafio de Programação Resolvido em Python

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Pergunta/Tarefa:

Escreva um programa Python contendo um método chamado testar_potencia() que recebe dois números inteiros e informa se o primeiro número é potência do segundo número. Por exemplo: 27 é potência de 3, pois 3 x 3 x 3 = 27.

Sua saída deverá ser parecida com:

Informe o primeiro inteiro: 125
Informe o segundo inteiro: 5
O número 125 é potência do número 5
Informe o primeiro inteiro: 27
Informe o segundo inteiro: 3
O número 27 é potência do número 3
Informe o primeiro inteiro: 12
Informe o segundo inteiro: 4
O número 12 não é potência do número 4
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Python:

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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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# método que recebe dois inteiros a e b e informa se a é potência de b
def testar_potencia(a, b):  
  # enquanto a módulo b for igual a 0
  while a % b == 0:
    # a recebe ele mesmo dividido por b
    # a divisão deve ser por inteiros
    a = a / b
    
  # retorna verdadeiro se a for igual a 1
  return a == 1 

# método principal
def main():
  # vamos pedir para o usuário informar dois valore inteiros
  n1 = int(input("Informe o primeiro inteiro: "))
  n2 = int(input("Informe o segundo inteiro: "))
    
  # vamos testar o primeiro número é potência do segundo
  if testar_potencia(n1, n2):
    print("O número {0} é potência do número {1}".format(n1, n2))
  else:
    print("O número {0} não é potência do número {1}".format(n1, n2))
 
if __name__== "__main__":
  main()


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Python ::: Dicas & Truques ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Como testar de uma matriz é uma matriz identidade usando Python

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Seja M uma matriz quadrada de ordem n. A matriz M é chamada de Matriz Identidade de ordem n (indicada por In) quando os elementos da diagonal principal são todos iguais a 1 e os elementos restantes são iguais a zero.

Para melhor entendimento, veja a imagem de uma matriz identidade de ordem 3, ou seja, três linhas e três colunas:



Veja um código Python completo no qual nós declaramos uma matriz quadrada de ordem 3, pedimos para o usuário informar os valores de seus elementos e no final informamos se a matriz é uma matriz identidade ou não:

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# método principal
def main():
  n = 3; # ordem da matriz quadrada
  matriz = [[0 for x in range(n)] for y in range(n)] # matriz quadrada
  identidade = True

  # vamos pedir para o usuário informar os elementos da matriz
  for i in range(n):
    for j in range(n):
      matriz[i][j] = int(input("Elemento na linha {0} e coluna {0}: ".format(
        (i + 1), (j + 1))))
  
  # agora verificamos se a matriz é uma matriz identidade
  for linha in range(n):
    for coluna in range(n):
      if (matriz[linha][coluna] != 1) and (matriz[coluna][linha] != 0):
        identidade = False
        break
     
  # agora mostramos a matriz lida
  print()
  for i in range(n):
    for j in range(n):
      print(matriz[i][j], end='  ')
    print()

  if identidade:
    print("\nA matriz informada é uma matriz identidade.")
  else:
    print("\nA matriz informada não é uma matriz identidade.")
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Elemento na linha 1 e coluna 1: 1
Elemento na linha 1 e coluna 2: 0
Elemento na linha 1 e coluna 3: 0
Elemento na linha 2 e coluna 1: 0
Elemento na linha 2 e coluna 2: 1
Elemento na linha 2 e coluna 3: 0
Elemento na linha 3 e coluna 1: 0
Elemento na linha 3 e coluna 2: 0
Elemento na linha 3 e coluna 3: 1

1 0 0 
0 1 0 
0 0 1 

A matriz informada é uma matriz identidade.



Python ::: Matplotlib Python Library (Biblioteca Python Matplotlib) ::: Geração e Plotagem de Gráficos usando Matplotlib

Como gerar o gráfico da função seno usando a biblioteca Matplotlib do Python

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Sabemos, como lembrança das nossas aulas de Trigonometria no segundo grau, que a função seno é a razão entre o cateto oposto e a hipotenusa de um triângulo retângulo, ou seja, trata-se de uma razão trigonométrica que retorna valores na faixa de -1 até 1 (ambos inclusos).

Nesta dica mostrarei como podemos usar as capacidades de geração de gráficos da biblioteca Matplotlib da linguagem Python, combinadas com as funções arange() e sin() da biblioteca NumPy para gerar o gráfico da função seno.

Antes de vermos o código, observe o resultado gerado na imagem a seguir:



Veja agora o código Python completo para a geração do gráfico:

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# importamos a biblioteca NumPy
import numpy as np
#importamos a biblioteca Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
def main():
  # definimos o título para a área de plotagem
  plt.title('Gráfico da Função Seno')
 
  # vamos exibir o grid da área de plotagem
  plt.grid(True)
 
  # vamos definir os valores da coordenada x
  # os valores gerados serão de 0 até 12 (não incluído)
  eixo_x = np.arange(0, 12, 0.1)

  # os valores da coordenada y serão o seno de
  # cada valor correspondente no eixo x
  eixo_y = np.sin(eixo_x)
 
  # vamos plotar a função seno agora
  plt.plot(eixo_x, eixo_y)
 
  # finalmente exibimos o resultado
  plt.show()
 
if __name__== "__main__":
  main()



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 Python

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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):

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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:

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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 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:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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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:

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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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