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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 Python

Quantidade de visualizações: 343 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
Resposta/Solução:

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:

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Este e-book contém dicas, truques e exercícios resolvidos abrangendo os tópicos: Python básico, matemática e estatística, banco de dados, programação dinâmica, strings e caracteres, entrada e saída, estruturas condicionais, vetores e matrizes, funções, laços, recursividade, internet, arquivos e diretórios, programação orientada a objetos e muito mais.
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Python ::: Python para Engenharia ::: Geometria Analítica e Álgebra Linear

Como calcular a transposta de uma matriz em Python - Python para Geometria Analítica e Álgebra Linear

Quantidade de visualizações: 6479 vezes
A matriz transposta de uma matriz A é a matriz AT. Tal matriz é obtida quando copiamos os elementos da matriz A para uma outra matriz (ou para ela mesma) e trocamos de posição as linhas e colunas. Dessa forma, a primeira linha da matriz A se transforma na primeira coluna da matriz transposta, a segunda linha da matriz A se transforma na segunda coluna da matriz transposta e assim por diante.

Em termos de notação, podemos dizer, de forma algébrica, que:

ATji = Aij

Onde i representa as linhas e j representa as colunas, tanto na matriz original quanto na matriz transposta.

É importante estar atento à quantidade de linhas e colunas na matriz original e na matriz transposta equivalente. Assim, se a matriz original for 3x2, a matriz transposta será 2x3.

Antes de vermos o código Python, dê uma olhada na seguinte matriz de duas linhas e três colunas:

\[A = \left[\begin{matrix} 3 & 5 & 7 \\ 1 & 2 & 9 \end{matrix}\right] \]

Sua matriz transposta correspondente é:

\[A^T = \left[\begin{matrix} 3 & 1 \\ 5 & 2 \\ 7 & 9 \end{matrix}\right] \]

E agora veja o código Python que declara uma matriz 2x3 e gera a matriz transposta 3x2:

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Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Elementos da matriz:
    3      5      7  
    1      2      9  
Elementos da matriz transposta:
    3      1  
    5      2  
    7      9  


É possível também obter a matriz transposta de um outra matriz usando o método transpose() da biblioteca NumPy da linguagem Python. Veja:

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Ao executar este novo código Python veremos que o resultado é o mesmo.


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: 2178 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:

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Se você vir o resultado abaixo:

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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:

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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 ::: Fundamentos da Linguagem ::: Estruturas de Controle

Como criar um laço while() infinito na linguagem Python

Quantidade de visualizações: 9992 vezes
Nesta dica eu mostrarei como é possível criar um laço (loop) while infinito em Python. Esta técnica é útil para as situações nas quais queremos interagir com o usuário do nosso programa até que um determinado valor seja informado.

No exemplo abaixo temos um laço while() que será executado até que o texto "fim" seja informado pelo usuário.

Veja o código completo:

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Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

Digite uma frase: Estou estudando Python
Você digitou: Estou estudando Python
Digite uma frase: Preciso viajar amanhã
Você digitou: Preciso viajar amanhã
Digite uma frase: fim
Você digitou: fim
Você acaba de sair do laço while()


Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python

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E-Book 650 Dicas, Truques e Exercícios Resolvidos de Python - PDF com 1.200 páginas
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