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

Como retornar os elementos únicos em um array do NumPy do Python usando a função unique()

Quantidade de visualizações: 318 vezes
Podemos usar a função unique() da biblioteca NumPy do Python quando queremos retornar apenas os elementos únicos de um vetor ou matriz, ou seja, sem as repetições.

Veja no código abaixo como isso pode ser feito:

# vamos importar o módulo NumPy
import numpy as np

# função principal do programa Python
def main():
  # vamos criar um vetor de números inteiros. Note
  # os elementos repetidos
  valores = np.array([5, 2, 1, 4, 7, 7, 3, 4, 5, 2])

  # vamos mostrar o array como ele foi definido
......


Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

O array original é: [5 2 1 4 7 7 3 4 5 2]
Os elementos únicos são: [1 2 3 4 5 7]

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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Passos Iniciais

Machine Learning para iniciantes - Como usar a biblioteca NumPy em seus programas Python

Quantidade de visualizações: 2181 vezes
Criada em 2005 por Travis Oliphant, a biblioteca NumPy é uma biblioteca Python que, embora escrita parcialmente em código Python, possui trechos de código C ou C++, principalmente as partes que requerem processamento ou computação mais veloz.

Estudiosos, entusiastas e desenvolvedores de soluções envolvendo Data Science, Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial (IA) em geral, encontram nessa biblioteca muitas funções úteis para a criação e manipulação de vetores e matrizes, além de funções para trabalhar no domínio de algebra linear e transformação fourier.

A biblioteca NumPy (Numerical Python) é um projeto open source e pode ser usada livremente em qualquer programa Python. Uma das razões para a sua adoção é a substituição das listas Python pelos vetores e matrizes NumPy, já que estes últimos são 50 vezes mais rápidas que as listas Python, que muitas vezes fazem o papel de arrays.

Minha instalação do Python já possui a biblioteca NumPy?

A melhor forma de descobrir se a NumPy já está disponível para os seus códigos Python é rodando o seguinte trecho de código:

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
 
def main():
  # construimos um vetor de cinco elementos
  vetor = np.array([20, 3, 87, 4, 120])
......


Se você vir o resultado abaixo:

[ 20   3  87   4 120]
......


então sua instalação do Python já contém a biblioteca NumPy e você está pronto(a) para experimentar as demais dicas e truques dessa seção.

Porém, se você ainda não tiver a NumPy, a seguinte mensagem de erro será exibida:

Exception has occurred: ModuleNotFoundError
No module named 'numpy'
  File "C:\estudos_python\estudos.py", line 2, in <module>
......


Não se desespere. Basta abrir uma janela de prompt e disparar o comando abaixo:

pip install numpy

Aguarde alguns minutos para que o Pip baixe e instale a biblioteca. Em seguida tente executar o código acima novamente.

Agora é só aproveitar tudo que a biblioteca NumPy tem a nos oferecer.


Python ::: Dicas & Truques ::: Data e Hora

Como calcular a diferença de dias entre duas datas em Python

Quantidade de visualizações: 1448 vezes
Nesta dica mostrarei como podemos usar retornar a diferença de dias entre duas datas na linguagem Python usando o objeto Date, do módulo DateTime.

Note o uso do construtor date() para construir as duas datas e em seguida passamos estas duas datas para uma função personalizada numero_dias(), que retorna a quantidade de dias entre elas.

Veja o código completo para o exemplo:

# vamos importar o objeto Date
from datetime import date
 
def main():
  # vamos criar a data inicial e a data final
  d1 = date(2022, 11, 10)
  d2 = date(2022, 12, 23)

  # vamos calcular a diferença de dias
  diferenca = numero_dias(d1, d2)

  # e mostramos o resultado
  print("A primeira data é: {0}".format(d1))
......


Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

A primeira data é: 2022-11-10
A segunda data é: 2022-12-23
A diferença de dias entre as duas datas é: 43 dias


Python ::: PyQt GUI Toolkit ::: QMainWindow

Como criar a janela principal de uma aplicação Python PyQt usando a classe QMainWindow

Quantidade de visualizações: 1379 vezes
Em geral toda aplicação GUI, ou seja, uma aplicação de interface visual, rodando no Window, Linux, MAC, etc, possui uma janela principal. No PyQt tal janela é criada como uma instância da classe QMainWindow.

Veja a posição desta classe na hierarquia de classes do PyQt:

QObject, QPaintDevice
  QWidget
    QMainWindow


Uma janela QMainWindow possui o seu próprio layout, no qual podemos adicionar uma barra de ferramentas QToolBar, um QDockWidget (que serve para controles que "grudam" em lados diferentes da tela), uma barra de menus QMenuBar e uma barra de status QStatusBar.

O layout oferecido pela classe QMainWindow possui uma área central que pode ser ocupada por qualquer tipo de controle visual. É nessa área central que podemos colocar outros tipos de gerenciadores de layouts, que servirão como containers para os componentes visuais da aplicação.

Veja uma aplicação PyQt completa na qual temos uma janela principal QMainWindow e um botão QPushButton. Observe como tiramos proveito da programação orientada em Python para criar uma classe JanelaPrincipal que herda de QMainWindow:

# vamos importar os módulos necessários
import sys
from PyQt6.QtCore import *
from PyQt6.QtGui import *
from PyQt6.QtWidgets import *

# vamos criar uma classe que herda de QMainWindow
class JanelaPrincipal(QMainWindow):
  # construtor da classe
  def __init__(self):
    super().__init__()

    # definimos o título da janela 
    self.setWindowTitle("Cadastro de Produtos")
    
    # vamos criar um botão QPushButton
......



Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python

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