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Java ::: Java Swing - Componentes Visuais ::: JList

Como retornar os índices dos itens selecionados em uma JList de seleção múltipla do Java Swing

Quantidade de visualizações: 8432 vezes
Em outra dica desta seção nós vimos como obter e retornar os valores selecionados em uma JList de múltipla seleção do Java Swing. Agora veremos como retornar os índices dos valores selecionados. Para isso nós vamos usar o método getSelectedIndices(), que retorna um vetor (array) de inteiros.

Note o uso da constante ListSelectionModel.MULTIPLE_INTERVAL_SELECTION fornecida para o método setSelectionMode() da JList para indicar a forma de seleção que estamos usando no exemplo.

Veja o código Java Swing completo para o exemplo:

package estudos;

import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
import javax.swing.*;

public class Estudos extends JFrame{
  JList lista;  

  public Estudos() {
    super("A classe JList");
    
    Container c = getContentPane();
    c.setLayout(new FlowLayout(FlowLayout.LEFT));
    
    // Cria os itens da lista
    String nomes[] = {"Carlos", "Marcelo", "Fabiana",
      "Carolina", "Osmar"};

    // Cria a JList
    lista = new JList(nomes);
 
    // Define a seleção múltipla para a lista
    lista.setSelectionMode(
      ListSelectionModel.MULTIPLE_INTERVAL_SELECTION);

    // Um botão que permite obter os índices do itens 
    // selecionados
    JButton btn = new JButton("Obter índices selecionados");
    btn.addActionListener(
      new ActionListener(){
        public void actionPerformed(ActionEvent e){
          int[] indices = lista.getSelectedIndices();
          String res = "Índices selecionados:\n";

          for(int i = 0; i < indices.length; i++)
            res += indices[i] + "\n";

          JOptionPane.showMessageDialog(null, res);
        }
      }
    );

    // Adiciona a lista à janela
    c.add(new JScrollPane(lista));

    // Adiciona o botão à janela
    c.add(btn);  

    setSize(350, 250);
    setVisible(true);
  }
  
  public static void main(String args[]){
    Estudos app = new Estudos();
    app.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
  }
}

Lembre-se que as teclas Ctrl ou Shift devem estar pressionadas enquanto escolhemos os itens de uma JList de seleção múltipla.


Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

Como calcular desvio padrão em Python - Python para Matemática e Estatística

Quantidade de visualizações: 5362 vezes
Em Matemática e Estatística, o Desvio padrão (em inglês: Standard Deviation) é uma medida de dispersão, ou seja, é uma medida que indica o quanto um conjunto de dados é uniforme. Quando o desvio padrão é baixo, isso quer dizer que os dados do conjunto estão mais próximos da média.

Como calcular o desvio padrão de um conjunto de dados? Vamos começar analisando a fórmula mais difundida na matemática e na estatística:

\[\sigma = \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^N (x_i -\mu)^2}{N}}\]

Onde:

a) __$\sigma__$ é o desvio;
b) __$x_i__$ é um valor qualquer no conjunto de dados na posição i;
c) __$\mu__$ é a média aritmética dos valores do conjunto de dados;
d) N é a quantidade de valores no conjunto.

O somatório dentro da raiz quadrada nos diz que devemos somar todos os elementos do conjunto, desde a posição 1 até a posição n, subtrair cada valor pela média do conjunto e elevar ao quadrado. Obtida a soma, nós a dividimos pelo tamanho do conjunto.

Veja o código Python completo que obtém o desvio padrão a partir de um conjunto de dados contendo quatro valores:

# precisamos importar o módulo Math
import math

# função principal do programa
def main():
  # conjunto dos dados
  conjunto = [10, 30, 90, 30]
  soma = 0.0 # soma dos elementos
  desvio_padrao = 0.0 # desvio padrão
  tam = len(conjunto) # tamanho dos dados

  # vamos somar todos os elementos
  for i in range(0, tam):
    soma = soma + conjunto[i]
  
  # agora obtemos a média do conjunto de dados    
  media = soma / tam

  # e finalmente obtemos o desvio padrão
  for i in range(0, tam):
    desvio_padrao = desvio_padrao + math.pow(conjunto[i] - media, 2)
    
  # mostramos o resultado
  print("Desvio Padrão Populacional: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / tam)))
  print("Desvio Padrão Amostral: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / (tam - 1))))
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Desvio Padrão Populacional: 30.0
Desvio Padrão Amostral: 34.64101615137755

Veja que, para calcular o Desvio Padrão Populacional, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos no conjunto, enquanto, para calcular o Desvio Padrão Amostral, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos - 1 (cuidado com a divisão por zero no caso de um conjunto com apenas um elemento).


Python ::: Fundamentos da Linguagem ::: Métodos, Procedimentos e Funções

Como usar os argumentos padrões das funções e métodos em Python

Quantidade de visualizações: 8061 vezes
Geralmente quando efetuamos chamadas às funções, nosso código fica responsável por fornecer os valores para os argumentos da função. Em Python é possível termos argumentos padrões, e tais argumentos já podem ter um valor pré-definido. Desta forma, a passagem dos parâmetros se torna opcional. Veja um exemplo:

 
# função com argumento padrão
def erro(msg = "Houve um erro."):
  print(msg)

def main():
  # chamada à função fornecendo o argumento
  erro("Erro desconhecido.")

  # chamada à função sem fornecer o argumento
  erro()  
 
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este exemplo nós teremos o seguinte resultado:

Erro desconhecido.
Houve um erro.

Veja mais um exemplo:

# função com argumentos padrões
def volume(comprimento = 1, largura = 1, altura = 1):
  return (comprimento * largura * altura)

def main():
  # chamada à função fornecendo um argumento
  print(volume(3))

  # chamada à função fornecendo dois argumentos
  print(volume(4, 5))

  # chamada à função fornecendo três argumentos
  print(volume(4, 5, 7))

  # chamada à função fornecendo nenhum argumento
  print(volume())    
 
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este exemplo nós teremos o seguinte resultado:

3
20
140
1

É importante observar que os argumentos padrões devem estar sempre à direita dos demais argumentos. Falhar em cumprir esta exigência pode causar um erro do tipo:

SyntaxError: non-default argument follows default argument



jQuery ::: Dicas & Truques ::: Atributos ou Propriedades HTML

Apostila jQuery - Como substituir uma classe por outra em um elemento HTML usando os métodos removeClass() e addClass() do jQuery

Quantidade de visualizações: 14521 vezes
Muitos métodos do jQuery retornam um objeto jQuery que pode ser usado para fins de encadeamento de chamadas de métodos. Podemos tirar proveito disso para trocar as classes de um elemento HTML de forma bem simples.

Sabemos que os métodos removeClass() e addClass() retornam um objeto jQuery. Assim, o trecho de código abaixo é perfeitamente válido:

<script type="text/javascript">
<!--
  function trocarClasse(){
    // troca a classe "destaque" do parágrafo
    // com o id "parag" pela classe "destaque2"
    $('#parag').removeClass("destaque")
      .addClass("destaque2");
  }
//-->
</script>



Python ::: Python para Engenharia ::: Engenharia Civil - Cálculo Estrutural

Como calcular o Índice de Esbeltez de um pilar em Python - Python para Engenharia Civil e Cálculo Estrutural

Quantidade de visualizações: 515 vezes


O índice de esbeltez de um pilar, representado pela letra grega &#955; (lambda) é uma relação que mede a altura do pilar em relação à sua largura ou seção transversal. Esse índice é usado para avaliar a suscetibilidade de um pilar à flambagem, que é um tipo de falha estrutural que pode ocorrer em pilares esbeltos sob compressão.

Segundo a NBR 6118, 15.8.2, os pilares devem ter índice de esbeltez menor ou igual a 200 (&#955; &#8804; 200). Apenas no caso de postes com força normal menor que 0,10 fcd x Ac, o índice de esbeltez pode ser maior que 200.

O índice de esbeltez é a razão entre o comprimento de flambagem e o raio de giração, nas direções a serem consideradas. De acordo com o comprimento de flambagem, os pilares classificam-se como: curto, se &#955; < 35; medianamente esbelto, se 35 < &#955; < 90; esbelto, se 90 < &#955; < 140; e muito esbelto, se 140 < &#955; < 200.

A fórmula para o cálculo do índice de esbeltez pode ser definida como:

\[\lambda = 3,46 \cdot \frac{le}{h} \]

Onde:

&#955; = número adimensional representando o índice de esbeltez ao longo da direção escolhida (x ou y);

le = algura do pilar, ou seja, o comprimento do pilar em centímetros.

h = dimensão escolhida (x ou y) em centímetros.

De acordo com a norma NBR 6118 (ABNT, 2014), se o índice de esbeltez na direção escolhida for menor que 35, nós não precisamos considerar os efeitos locais de 2ª ordem.

Vamos agora ao código Python? Pediremos ao usuário para informar o comprimento (altura) do pilar em metros, as dimensões nas direções x e y e mostraremos os índices de esbeltez nas direções x e y do pilar com as respectivas anotações da necessidade ou não da consideração dos efeitos locais de 2ª ordem. Veja:

# método principal
def main():
  # vamos pedir o comprimento do pilar em metros (pé direito)
  le = float(input("Informe o comprimento do pilar (em metros): "))
  # vamos converter o comprimento em metros para centímetros
  le = le * 100.0

  # vamos pedir as dimensões do pilar
  hx = float(input("Informe a dimensão do pilar na direção x (em cm): "))
  hy = float(input("Informe a dimensão do pilar na direção y (em cm): "))

  # agora vamos calcular o índice de esbeltez na direção x
  lambda_x = 3.46 * (le / hx)

  # agora vamos calcular o índice de esbeltez na direção y
  lambda_y = 3.46 * (le / hy)

  # e mostramos os resultados
  print("\nO índice de esbeltez na direção x é: {0}".format(round(lambda_x, 2)))

  # precisamos considerar os efeitos locais de segunda ordem na direção x?
  if lambda_x < 35:
    print("Não considerar os efeitos locais de 2ª ordem na direção x")
  else:
    print("Considerar os efeitos locais de 2º ordem na direção x")

  print("\nO índice de esbeltez na direção y é: {0}".format(round(lambda_y, 2)))

  # precisamos considerar os efeitos locais de segunda ordem na direção y?
  if lambda_y < 35:
    print("Não  considerar os efeitos locais de 2ª ordem na direção y")
  else:
    print("Considerar os efeitos locais de 2ª ordem na direção y")

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Informe o comprimento do pilar (em metros): 2.88
Informe a dimensão do pilar na direção x (em cm): 40
Informe a dimensão do pilar na direção y (em cm): 19

O índice de esbeltez na direção x é: 24.91
Não considerar os efeitos locais de 2ª ordem na direção x

O índice de esbeltez na direção y é: 52.45
Considerar os efeitos locais de 2ª ordem na direção y


Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python

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