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Como testar se um número é perfeito usando Python - Desafio de Programação Resolvido em Python

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Pergunta/Tarefa:

Escreva um programa Python que pede para o usuário informar um número inteiro e informa se este número é um número perfeito.

Um número perfeito é aquele cuja soma dos seus divisores, exceto ele próprio, é igual ao número. Por exemplo, o número 6 é perfeito, pois 1 + 2 + 3 = 6.

Sua saída deverá ser parecida com:

Informe um número inteiro: 6
O número informado é um número perfeito.
Resposta/Solução:

Veja a resolução completa para o exercício em Python, comentada linha a linha:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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def main():
  # vamos pedir para o usuário informar o valor inteiro
  numero = int(input("Informe um número inteiro: "))
  
  soma = 0 # vai guardar a soma dos dígitos

  # um laço que começa em 1 e até o número informado - 1
  for i in range(1, numero):
    # o número é divisível pelo valor de i?
    if(numero % i == 0):
      soma = soma + i # aumenta a soma

  # a soma é igual ao número informado?
  if(soma == numero):
    print("O número informado é um número perfeito.")
  else:
    print("O número informado não é um número perfeito.")

if __name__== "__main__":
  main()


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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Números Aleatórios, Números Randômicos, Amostras Aleatórias, Amostras Randômicas

Como gerar números aleatórios em Python usando o método random.randint() da biblioteca NumPy

Quantidade de visualizações: 2609 vezes
Nesta dica mostrarei como podemos gerar números inteiros randômicos usando random.randint() da biblioteca NumPy. Note que a geração de números aleatórias é uma parte importante para o desenvolvimento de modelos de teste (test models) em Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e outras áreas de estudo que envolvem Data Science.

Veja um exemplo da forma mais simples do uso da função random.randint():

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# importamos o módulo random da bibliteca NumPy
from numpy import random

def main():
  # vamos gerar um número inteiro aleatório de 0 (incluído) à
  # 10 (não incluído) 
  valor = random.randint(10)
  print("O número sorteado foi: ", valor)  

if __name__== "__main__":
  main()


Ao executar este código teremos um resultado parecido com:

O número sorteado foi: 3

Aqui nós informamos o limite alto do valor aleatório a ser gerado (mas ele não é incluído). Se quisermos limitar a faixa inferior, podemos tirar proveito dos parâmetros low e high da função randint(). Veja:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# importamos o módulo random da bibliteca NumPy
from numpy import random

def main():
  # vamos gerar um número inteiro aleatório de 5 (incluído) 
  # à 10 (não incluído) 
  valor = random.randint(5, 10)
  print("O número sorteado foi: ", valor)  

if __name__== "__main__":
  main()

A partir da versão 1.19 da NumPy, os desenvolvedores da biblioteca recomendam o uso do método integers() do módulo default_rng().


Python ::: Tkinter GUI Toolkit ::: Círculos, Ovais e Elípses

Como desenhar círculos no Tkinter usando a função create_oval() do componente Canvas

Quantidade de visualizações: 1078 vezes
Em várias situações nós precisamos desenhar círculos não preenchidos e preenchidos em Tkinter. Para isso nós podemos usar a função create_oval() do componente Canvas.

Em sua forma mais simples, a função create_oval() requer as coordenadas x e y a partir das quais o círculo ou elípse será desenhada e a largura e a altura do retângulo dentro do qual o círculo estará contido. Para desenhar uma oval ou elípse, basta manipular a largura ou altura desse retângulo.

Veja um trecho de código no qual usamos a função create_oval() para desenhar um círculo com 5 pixels de largura da linha de desenho:

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# vamos importar o módulo Tkinter
from tkinter import *
from tkinter.ttk import *
 
# método principal
def main():
  # cria a janela principal da aplicação
  janela_principal = Tk() 
  
  # define as dimensões da janela
  janela_principal.geometry("400x350")
  
  # define o título da janela
  janela_principal.title("Uso do controle Canvas")
 
  # vamos criar o objeto Canvas
  canvas = Canvas(janela_principal, bg="white", width=400, height=350)
 
  # colocamos o Canvas na janela principal
  canvas.grid(row=0, column=0)
 
  # agora vamos desenhar um círculo no Canvas começando nas
  # coordenadas x=20 e y=30 centro de um retângulo de largura
  # 150 pixels por uma altura de 150 pixels e largura da linha
  # de 5 pixels
  canvas.create_oval(20, 30, 150, 150, width="5")
 
  # entramos no loop de eventos 
  janela_principal.mainloop()
 
if __name__== "__main__":
  main()

Note que a largura da linha de desenho foi informada por meio do parâmetro width. Se quisermos definir também a cor da linha do desenho, basta usarmos o parâmetro outline e fornecer a cor desejada.


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 DataFrame

Quantidade de visualizações: 4921 vezes
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:

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# 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().


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