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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: 294 vezes |
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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 ::: Pandas Python Library (Biblioteca Python Pandas) ::: Passos Iniciais |
Como usar a biblioteca Pandas do Python em seus projetos de Data Science e Machine LearningQuantidade de visualizações: 2964 vezes |
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A biblioteca Pandas foi criada por Wes McKinney em 2008 e, desde então, tem sido adotada em projetos que envolvem Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning e até mesmo aplicações gerais de Inteligência Artificial (IA). Esta biblioteca nos oferece funções para o trabalho com datasets (conjunto de dados). Tais funções permitem analisar, limpar, explorar e manipular dados. Isso faz todo sentido, visto que o nome Pandas é uma referência à "Panel Data" e "Python Data Analysis". Já tenho o Pandas disponível na minha instalação do Python? Antes de iniciar qualquer projeto que envolva a bilioteca Pandas, é importante verificar se a mesma está disponível em sua instalação do Python. Isso pode ser de várias formas. Mostrarei como obter a lista de módulos usando a opção "list" do pip. Basta abrir uma janela de terminal e disparar o seguinte comando: C:\Users\Osmar>pip list Você terá um resultado parecido com: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- Package Version ----------------- ------- astroid 2.4.2 colorama 0.4.4 isort 5.6.4 lazy-object-proxy 1.4.3 mccabe 0.6.1 numpy 1.19.4 pandas 1.1.5 Pillow 8.0.1 pip 20.2.3 pylint 2.6.0 python-dateutil 2.8.1 pytz 2020.4 setuptools 49.2.1 six 1.15.0 toml 0.10.2 wrapt 1.12.1 wxPython 4.1.1 Uma outra forma é tentando importar o módulo pandas. Veja: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
# importamos a bibliteca Pandas
import pandas as pd
def main():
# vamos mostrar a versão da biblioteca Pandas
versao = pd.__version__
print("A versão do Pandas é:", versao)
if __name__== "__main__":
main()
Se você tiver o Pandas instalado, o resultado desse código será algo como: A versão do Pandas é: 1.1.5 Se você não tiver a biblioteca Pandas instalada, a seguinte mensagem de erro será exibida: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
Exception has occurred: ModuleNotFoundError
No module named 'pandas'
File "C:\estudos_python\estudos.py", line 2, in <module>
import pandas as pd
Não tenho o Pandas ainda. O que faço? Abra uma janela de terminal e dispare o comando abaixo: C:\Users\Osmar>pip install pandas Depois de alguns segundos você verá o seguinte resultado: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
Collecting pandas
Downloading pandas-1.1.5-cp39-cp39-win_amd64.whl (8.9 MB)
|-| 8.9 MB 1.7 MB/s
Collecting numpy>=1.15.4
Downloading numpy-1.19.4-cp39-cp39-win_amd64.whl (13.0 MB)
|-| 13.0 MB 3.3 MB/s
Collecting pytz>=2017.2
Downloading pytz-2020.4-py2.py3-none-any.whl (509 kB)
|-| 509 kB 6.4 MB/s
Collecting python-dateutil>=2.7.3
Downloading python_dateutil-2.8.1-py2.py3-none-any.whl (227 kB)
|-| 227 kB 3.2 MB/s
Requirement already satisfied: six>=1.5 in
c:\users\osmar\appdata\roaming\python\python39\site-packages
(from python-dateutil>=2.7.3->pandas) (1.15.0)
Installing collected packages: numpy, pytz,
python-dateutil, pandas
Successfully installed numpy-1.19.4 pandas-1.1.5
python-dateutil-2.8.1 pytz-2020.4
WARNING: You are using pip version 20.2.3; however,
version 20.3.1 is available.
You should consider upgrading via the 'c:\python_3_9_1\python.exe -m pip install
--upgrade pip' command.
Obteve resultado parecido? Pronto! Você já pode começar a usar a biblioteca Pandas em seus aplicações Python. |
Python ::: Python Turtle ::: Formulários e Janelas |
Como definir o título da janela do Python Turtle usando a função title()Quantidade de visualizações: 1256 vezes |
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A função title() do Turtle é muito útil quando queremos definir o título da nossa aplicação Python Turtle. Tudo que temos a fazer é efetuar uma chamada a essa função fornecendo o título que queremos que seja exibido na barra de títulos. Veja o código Python Turtle para o exemplo: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
# vamos importar o módulo Turtle
import turtle
# método principal
def main():
# vamos criar a tela gráfica
tela = turtle.Screen()
# vamos definir o título da janela
tela.title("Meu programa Python Turtle")
# vamos definir o tamanho da janela
tela.setup(600, 450)
# entramos no loop de eventos
tela.mainloop()
if __name__== "__main__":
main()
Note que não é possível usar a função title() para retornar o título da janela. Caso você queira fazer isso, é melhor usar uma variável para guardar o título da janela e manipulá-la durante a execução do programa. |
Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Passos Iniciais |
Machine Learning para iniciantes - Como usar a biblioteca NumPy em seus programas PythonQuantidade de visualizações: 2146 vezes |
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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: ---------------------------------------------------------------------- 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(): # construimos um vetor de cinco elementos vetor = np.array([20, 3, 87, 4, 120]) # imprimimos seu conteúdo print(vetor) if __name__== "__main__": main() Se você vir o resultado abaixo: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- [ 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: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
Exception has occurred: ModuleNotFoundError
No module named 'numpy'
File "C:\estudos_python\estudos.py", line 2, in <module>
import numpy as np
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. |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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