Você está aqui: Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Hidrologia e Hidráulica |
Qual seria a vazão (m3/h) de saída para uma bacia hidrográfica "completamente impermeável", com área de 60 km2, sob uma chuva constante - Desafio de Programação Resolvido em PythonQuantidade de visualizações: 109 vezes |
Pergunta/Tarefa: 1) Qual seria a vazão (m3/h) de saída para uma bacia hidrográfica "completamente impermeável", com área de 60 km2, sob uma chuva constante à taxa de 10 mm/h? A) 180.000 m3/h B) 6.000 m3/h C) 600.000 m3/h D) 60.000 m3/h E) 600.000.000 m3/h Sua saída deve ser parecida com: Área da bacia em km2: 60 Precipitação em mm/h: 10 A vazão é: 600000.0 m3/h O primeiro passo para resolver esta questão é relembrar a fórmula da vazão: \[\text{Q} = \text{A} \cdot \text{v}\] Onde: Q = vazão em m3/s, m3/h, etc; A = área da bacia m2, km2, etc. v = a taxa da chuva, ou seja, a precipitação em mm/s, mm/h, etc. A maior dificuldade aqui é a conversão das unidades, pois o exercício nos pede a vazão em m3/h. Por essa razão temos que converter a área para metros quadrados e a precipitação em milímetros para precipitação em metros. Então, hora de vermos a resolução comentada deste exercício usando Python: ---------------------------------------------------------------------- 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 ler a área da bacia em km2 area = float(input("Área da bacia em km2: ")) # vamos ler a precipitação em milímetros por hora precipitacao = float(input("Precipitação em mm/h: ")) # vamos calcular a vazão em metros cúbicos por hora # primeiro convertemos a área para metros quadrados area = area * 1000000.0 # agora convertemos milímetros para metros precipitacao = precipitacao / 1000.0 # e calculamos a vazão vazao = area * precipitacao # e mostramos o resultado print("A vazão é: {0} m3/h".format(vazao)) if __name__== "__main__": main() |
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Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Exercícios Resolvidos de Python - Criando dois vetores de inteiros de forma que a soma dos elementos individuais de cada vetor seja igual a 30Quantidade de visualizações: 636 vezes |
Pergunta/Tarefa: Considere os seguintes vetores: # dois vetores de 5 inteiros cada a = [50, -2, 9, 5, 17] b = [0 for x in range(5)] Sua saída deverá ser parecida com: Valores no vetor a: 50 -2 9 5 17 Valores no vetor b: -20 32 21 25 13 Veja a resolução comentada deste exercício usando Python: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # método principal def main(): # dois vetores de 5 inteiros cada a = [50, -2, 9, 5, 17] b = [0 for x in range(5)] # vamos preencher o segundo vetor de forma que a soma dos # valores de seus elementos seja 30 for i in range(len(a)): b[i] = 30 - a[i] # vamos mostrar o resultado print("Valores no vetor a: ", end="") for i in range(len(a)): print("{0} ".format(a[i]), end="") print("\nValores no vetor b: ", end="") for i in range(len(b)): print("{0} ".format(b[i]), end="") if __name__== "__main__": main() |
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: 4023 vezes |
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: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # 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): ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # 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 ::: 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 PythonQuantidade de visualizações: 2393 vezes |
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: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # 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 ::: Dicas & Truques ::: Data e Hora |
Datas e horas em Python - Como obter a hora como um decimal no intervalo 00-12 (formato 12 horas)Quantidade de visualizações: 7245 vezes |
Este exemplo mostra como obter a hora como um decimal no intervalo 00-12 (formato 12 horas) usando o método strftime() da classe datetime com o sinalizador "%I". Veja o código completo para a dica: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- from datetime import datetime def main(): # Obtém um datetime da data e hora atual hoje = datetime.today() # Exibe a hora atual como um decimal print(hoje.strftime("A hora é: %I")) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: A hora é: 10 |
Python ::: wxPython ::: wxFrame |
Como usar a classe wx.Frame para criar um objeto window top-level (janelas top-level) em aplicações wxPythonQuantidade de visualizações: 8711 vezes |
Um objeto window top-level é um widget (geralmente um frame) que não está contido em nenhum outro widget na aplicação. É o que o usuário geralmente aponta e diz "Este é o programa". O objeto window top-level é geralmente a janela principal de sua aplicação e contém widgets (controles) e objetos de interface com os quais o usuário interage. Desta forma, a aplicação é encerrada quando todas as janelas top-level são fechadas. Sua aplicação deve ter no mínimo um objeto window top-level. O objeto window top-level geralmente é uma subclasse de wx.Frame, embora ele possa também ser uma subclasse de wx.Dialog. Na maioria das vezes, definiremos subclasses customizadas de wx.Frame para usar em nossas aplicações. Contudo, há um grande número de subclasses pré-definidas de wx.Dialog que fornecem muitos dos diálogos típicos que poderíamos encontrar em uma aplicação. A classe wx.Frame é derivada de: wx.TopLevelWindow, wx.Window, wx.EvtHandler e wx.Object. |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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