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 Planilha de Dimensionamento de Tubulações
Hidráulicas Água Fria e Água Quente CompletaNossa planilha automática de dimensionamento de tubulações de água fria e quente é uma ferramenta desenvolvida para auxiliar engenheiros e projetistas no cálculo rápido e preciso das redes hidráulicas de edificaçoes. Por meio da inserçao de dados como vazao, diâmetro da tubulaçao, comprimento da rede, material do tubo e coeficientes hidráulicos, a planilha realiza automaticamente os cálculos necessários para verificar velocidade da água, perda de carga e dimensionamento adequado das tubulaçoes. |
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C# ::: Coleções (Collections) ::: ArrayList |
Como criar um ArrayList de inteiros no C# e percorrer os elementos usando o laço foreachQuantidade de visualizações: 13524 vezes |
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Nesta dica mostrarei um código C# direcionado aos programadores que querem aprender a usar a classe ArrayList em seus programas. Trata-se da criação de uma ArrayList de números inteiros. Depois de criada a lista nós vamos adicionar alguns elementos e depois vamos usar o laço foreach para exibir os valores adicionados. Veja o código completo:
using System;
using System.Collections;
namespace Estudos {
class Principal {
static void Main(string[] args) {
// Cria o ArrayList
ArrayList lista = new ArrayList();
// Adiciona 5 inteiros
lista.Add(30);
lista.Add(2);
lista.Add(98);
lista.Add(1);
lista.Add(7);
// Percorre os elementos da ArrayList
Console.WriteLine("Os elementos no ArrayList são:\n");
foreach (int valor in lista) {
Console.Write("{0} ", valor);
}
Console.WriteLine("\nPressione uma tecla para sair...");
Console.ReadKey();
}
}
}
Ao executar este código C# nós teremos o seguinte resultado: Os elementos no ArrayList são: 30 2 98 1 7 |
Java ::: Dicas & Truques ::: Strings e Caracteres |
Como transformar um StringBuffer em uma String usando o método toString() da classe StringBufferQuantidade de visualizações: 1 vezes |
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Como já vimos em dicas anteriores, um objeto da classe String é imutável, ou seja, quando modificamos o conteúdo de uma String, o interpretador cria um novo objeto, copiando o conteúdo da string anterior para o objeto recém-criado. Já a classe StringBuffer é mutável, ou seja, podemos modificar o seu conteúdo sem a necessidade da criação de um novo objeto. Você ficará surpreso ao saber que não podemos atribuir uma variável do tipo StringBuffer em uma variável do tipo String e vice-versa. Ao tentarmos fazer isso, os seguintes erros de compilação são exibidos: a) error: incompatible types: StringBuffer cannot be converted to String b) error: incompatible types: String cannot be converted to StringBuffer Assim, sempre que for necessário converter um StringBuffer em uma String, temos que usar o seu método toString(). Veja:
package arquivodecodigos;
// Este exemplo mostra como converter um
// StringBuffer em uma String
public class Estudos{
public static void main(String[] args){
StringBuffer frase = new StringBuffer("Programação Java");
String resultado = frase.toString();
System.out.println(resultado);
System.exit(0);
}
}
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Python ::: Pandas Python Library (Biblioteca Python Pandas) ::: Input e Output (Entrada e Saída) |
Como usar o método read_csv() do Pandas da linguagem Python para carregar um dataset e retorná-lo como um DataFrameQuantidade de visualizações: 5894 vezes |
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Quando estamos desenvolvendo soluções em Data Science ou Machine Learning, é comum precisarmos carregar dados contidos em arquivos .csv (nos quais os registros são separados por vírgulas ou ponto-e-vírgula). Para isso podemos usar o método read_csv() da biblioteca Pandas do Python. Veja um exemplo no qual usamos o método read_csv() para carregar um dataset e depois exibir o DataFrame resultante. Para isso usaremos uma amostra de dados de empréstimos aprovados ou recusados. O arquivo .csv pode ser baixado aqui. Eis o código:
# importamos a biblioteca Pandas
import pandas as pd
def main():
# vamos carregar os dados do arquivo .csv
dados = pd.read_csv("C:\\estudos_python\\emprestimos.csv",
delimiter=";")
# vamos mostrar o DataFrame resultante
print(dados)
if __name__== "__main__":
main()
Quando executarmos este código nós teremos um resultado parecido com:
id nome idade sexo renda valor parc pont ap
0 1 MIGUEL728 24 M 1800 12500 30 34 S
1 2 RAUL46 61 M 2300 10000 24 59 S
2 3 JONAS264 28 M 800 12500 36 59 N
3 4 LETICIA135 71 F 1800 10000 36 13 N
4 5 CARLOS931 60 F 4000 2000 6 10 N
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ..
9 96 ANGELA391 91 F 4000 12500 12 33 N
96 97 PEDRO764 50 M 10200 2500 12 1 N
97 98 ADRIANA175 41 F 4000 2000 36 77 S
98 99 ROSA666 42 F 1800 20000 24 74 N
99 100 SARA653 36 F 970 11000 12 42 N
[100 rows x 9 columns]
Note que aqui nós temos uma amostra de 100 registros e cada registro possui 9 colunas. Se você quiser ver todos os 100 registros, troque a linha: print(dados) por print(dados.to_string()) Para finalizar, note que forneci ";" como delimitador para o método read_csv(). |
Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Números Aleatórios, Números Randômicos, Amostras Aleatórias, Amostras Randômicas |
Como gerar um número randômico em Python usando a função rand() do módulo random da NumPyQuantidade de visualizações: 1091 vezes |
Em algumas situações nós precisamos gerar um número aleatório na faixa de 0 e 1 (não incluído). Para isso nós podemos usar a função rand() do módulo random da biblioteca NumPy do Python. Veja um exemplo:
# importamos o módulo random da biblioteca NumPy
import numpy as np
# método principal
def main():
# vamos gerar um número decimal aleatório de 0 (incluído)
# à 1 (não incluído)
valor = np.random.rand()
print("O número sorteado foi: {0}".format(valor))
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: O número sorteado foi: 0.2037063569952866 Note que o número retornado pela função rand() é um float com uma precisão semelhante ao double em outras linguagens de programação. Veja agora uma modificação deste código para gerar 10 números aleatórios:
# importamos o módulo random da biblioteca NumPy
import numpy as np
# método principal
def main():
# vamos gerar 10 números decimais aleatórios de 0 (incluído)
# à 1 (não incluído)
for i in range(10):
valor = np.random.rand()
print("O número sorteado foi: {0}".format(valor))
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: O número sorteado foi: 0.57920714427429 O número sorteado foi: 0.06329414607318185 O número sorteado foi: 0.12184477988071851 O número sorteado foi: 0.5410663009618577 O número sorteado foi: 0.790229323250604 O número sorteado foi: 0.4733277307431061 O número sorteado foi: 0.7669969432159425 O número sorteado foi: 0.6934927410217504 O número sorteado foi: 0.13216036543343856 O número sorteado foi: 0.6958612722883786 |
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