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Como retornar os elementos únicos em um array do NumPy do Python usando a função unique()Quantidade de visualizações: 282 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: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # 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 print("O array original é: {0}".format(valores)) # agora vamos retornar apenas os valores únicos unicos = np.unique(valores) # e mostramos o resultado print("Os elementos únicos são: {0}".format(unicos)) if __name__== "__main__": main() 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 ::: Tkinter GUI Toolkit ::: Entry |
Como setar o foco em uma caixa de texto Entry do Tkinter usando a função focus_set()Quantidade de visualizações: 1054 vezes |
Em várias situações durante o processo de programação em Tkinter nós precisamos, via programação, trocar o foco de uma caixa de texto para outra. Isso pode ser feito com o auxílio da função focus_set(). No código abaixo nós temos uma janela Tkinter com duas caixas de texto Entry e um botão Button. Experimente digitar conteúdo nas duas caixas de texto e depois clicar no botão. Você verá que o foco é colocado novamente na primeira caixa de texto. 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 o módulo Tkinter from tkinter import * from tkinter.ttk import * # variáveis globais caixa_texto_1 = None # método principal def main(): # acessamos a variável global global caixa_texto_1 # vamos criar o frame principal da aplicação Tkinter janela = Tk() # agora definimos o tamanho da janela janela.geometry("600x400") # criamos uma caixa de texto Entry de linha única caixa_texto_1 = Entry(janela, width=40) caixa_texto_1.grid(column=0, row=0, sticky=W, padx=15, pady=10) # criamos uma segunda caixa de texto Entry de linha única caixa_texto_2 = Entry(janela, width=40) caixa_texto_2.grid(column=0, row=1, sticky=W, padx=15, pady=0) # vamos criar um botão Button btn = Button(janela, text="Definir Foco", width=20, command=definir_foco) btn.grid(column=0, row=2, sticky=W, padx=15, pady=10) # entramos no loop da aplicação janela.mainloop() # função para definir o foco na primeira caixa de texto def definir_foco(): # definimos o foco na primeira caixa de texto Entry caixa_texto_1.focus_set() if __name__== "__main__": main() |
Python ::: Dicas & Truques ::: Ordenação e Pesquisa (Busca) |
Como usar a busca binária em Python - Pesquisa binária na linguagem PythonQuantidade de visualizações: 558 vezes |
A busca binária, ou pesquisa binária, é um algoritmo eficiente para encontrar um item em uma lista (vetor ou array) ordenada. Sim, os itens devem, obrigatoriamente, estar ordenados. O processo é bem simples. A busca binária começa a partir do meio da lista e compara o item nesta posição com o valor sendo pesquisado. Se o valor não for encontrado e for menor que o item no meio da lista, o algoritmo passa para a porção à esquerda da lista, eliminando, assim, metade dos elementos do vetor ou array (a porção maior que o valor pesquisado). Se o valor não for encontrado e for maior que o item no meio da lista, então a busca reinicia a partir da metade da sub-lista à direita (os itens maiores que o valor pesquisado). Essa divisão continua até que o valor seja encontrado ou não seja mais possível dividir a lista pela metade. Se um array ou vetor possuir 100 elementos e usarmos a busca binária nele, precisaremos efetuar no máximo 7 tentativas para encontrar o valor desejado. Se a lista possuir 4 bilhões de itens nós teremos que fazer no máximo 32 tentativas. Isso acontece porque a pesquisa binária é executada em tempo logarítmico, ou seja, log2 n, onde n é a quantidade de itens no vetor. Dessa forma, se tivemos 1.000 itens em um array, log2 1000 = 10 tentativas. Lembre-se de que, na programação log e log2 retornam resultados diferentes: log(10) = 2.302585092994046 enquanto log2(10) = 3.321928094887362. Na análise da busca binária nós usamos sempre log2. Vamos agora ver como podemos codificar a busca binária em Python. Veja o código a seguir: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # função principal do programa def main(): # vamos criar uma lista ordenada de inteiros valores = [3, 5, 7, 8, 9, 12, 43, 50, 52, 60] print("Os valores da lista são: {0}".format(valores)) # vamos pedir o item a ser pesquisado numero = int(input("Informe o número a ser pesquisado: ")) # agora vamos pesquisar o número no array usando a pesquisa # binária # a variável esquerda aponta para o primeiro elemento do vetor esquerda = 0 # a variável direita aponta para o último elemento do vetor direita = len(valores) - 1 # para indicar se o valor foi encontrado encontrado = False # enquanto houver mais de um elemento a ser comparado while esquerda <= direita: # obtemos o elemento na metade da lista meio = (esquerda + direita) // 2 # fazemos a comparação if numero == valores[meio]: print("O número foi encontrado no índice {0}".format( meio)) encontrado = True break # sai do laço # o item atual é maior que o valor pesquisado? if valores[meio] > numero: direita = meio - 1 # o item atual é menor que o valor pesquisado? else: esquerda = meio + 1 # o valor foi encontrado? if not encontrado: print("O valor pesquisado não foi encontrado") if __name__== "__main__": main() Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Os valores da lista são: [3, 5, 7, 8, 9, 12, 43, 50, 52, 60] Informe o número a ser pesquisado: 9 O número foi encontrado no índice 4 |
Python ::: Python para Engenharia ::: Engenharia Civil - Cálculo Estrutural |
Como calcular o peso que um pilar aguenta usando Python - Python para Engenharia CivilQuantidade de visualizações: 191 vezes |
O sonho de todo estudante de Engenharia Civil é poder responder, com segurança, a uma das perguntas mais recorrentes no nosso dia-a-dia: Quanto de peso um pilar aguenta? Para responder, basta nos lembrarmos de que o concreto é muito resistente à compressão, e, no caso dos pilares, a armadura é usada, em sua maior parte, para combater a flambagem, que é quando o pilar tende a fletir para os lados, parecendo-se com um arco ou com uma barriga de chope. Então, uma vez que o pilar recebe sua carga em seu eixo (carga axial) e o concreto é muito resistente à compressão, só precisamos nos concentrar na resistência característica do concreto à compressão e na área da seção transversal do pilar. Sempre que falamos de resistência do concreto, nós estamos falando de FCK C15, C20, C25, C30, etc, que são os termos usados para designar sua resistência. Assim, um concreto C25 é o mesmo que 25 MPa, ou seja, esse concreto resiste a 250Kg/cm2. Os concretos usinados, em geral, vêm com resistência de 25 MPa para cima, enquanto aquele concreto que fazemos na obra, na betoneira, usando a combinação de 3x1, chega no máximo a 15 MPa. Além disso, é importante nos lembrarmos de que a norma NBR 6118/2014 exige que o concreto seja igual ou superior a 25 MPa. Há também o fator de segurança de 40%, também exigido pela norma NBR 6118/2014. Dessa forma, se o concreto for de 25 MPa, aplicado o fator de segurança, só podemos contar com 15 MPa mais ou menos, o que daria 150Kg/cm2. Vamos ver código agora? Veja o código Python completo que pede os lados b (base) e h (altura) do pilar e o FCK do concreto usado e retorna o peso que o pilar suporta (já aplicado o fator de segurança): ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # Algoritmo Python que calcula o peso suportado por um pilar # dados os seus lados e o FCK do concreto # função principal do programa def main(): # vamos ler o lado b do pilar base = float(input("Informe a base (b) do pilar em cm: ")) # vamos ler a altura h do pilar altura = float(input("Informe a altura (h) do pilar em cm: ")) # vamos calcular a área da seção transversal do pilar area = base * altura # agora vamos ler o FCK do concreto em MPa fck = float(input("Informe o FCK do concreto em MPa: ")) # vamos calcular o peso suportado pelo pilar peso_suportado = area * (fck * 10) # vamos aplicar o fator de segurança de 40% peso_suportado = peso_suportado / 1.4 # e mostramos o resultado print("A área da seção transversal é: {0} cm2".format(area)) print("Esse pilar suporta {0} kg".format(peso_suportado)) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Informe a base (b) do pilar em cm: 14 Informe a altura (h) do pilar em cm: 26 Informe o FCK do concreto em MPa: 20 A área da seção transversal é: 364.0 cm2 Esse pilar suporta 52000.0 kg Lembre-se de que a área mínima da seção de um pilar, de acordo com a NBR 6118/2014 é de 360 cm2. |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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