Aula 03_Python_

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Módulos em Python
import math 
print(math.fabs(-2.0))
print(dir(math))		#diz todas as funções dentro desse módulo
ou
import math as m
print(m.fabs(-2.0)) 
print(dir(m))
import os
print(dir(os))
print(os.name)
print(os.uname())
Módulo Numpy
Numpy é um módulo para tratamento de arrays (listas) homogêneas e multidimensionais.
import numpy as np
a = np.array( [1, 2, 3, 4] )
print (“a = ”, a)				a = [1 2 3 4]
print(a[0], a[2])				1 3
a [1] = 8
print(a)					a = [1 8 3 4]
print(a.ndim)					1
print(a.size)					4
print(type(a))					<class ‘numpy.ndarray’>
b = np.zeros(10, dtype=np.float64)	
print (b)					b=[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
c = np.ones(10)				
print (c)					c=[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
d = np.linspace (0.0, 1.0, 11)	#de 0 a 1 com 10 pontos (n-1), ou 11 intervalos
print (d)					d=[0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0]
e = np.arange (0.0, 1.0, 0.1) 	#de 0 a 1 de 0.1 a 0.1
print (e) 					e=[0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]		#0.0 + 0.1 = 0.1 + 0.1 = 0.2 até 0.9 + 0.1 = 1.0 (ele não inclui por conta da precisão de cálculo)
Operações matemáticas com arrays
print(“(b+2*c)**3 = ”, (b+2*c)**3) 		#tem que ter o mesmo número de elementos
b = b + 1.5
Módulo Matlplotlib
Biblioteca gráfica para Python.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0, 2, 100)
plt.plot(x, x, label= ‘linear’)			#primeira curva
plt.plot(x, x**2, label = ‘quadrático’)	#segunda curva
plt.plot(x, x**3, label = ‘cúbico’)		#terceira curva
plt.xlabel (‘x label’)				#nome do eixo x
plt.ylabel (‘y label’)				#nome do eixo y
plt.title (‘Plot simples’)			#título do gráfico
plt.legend()					#faz aparecer a legenda do gráfico
plt.show()					#mostra o gráfico
x1=np.linspace(0.0, 5.0)
x2=np.linspace(0.0, 2.0)
y1=np.cos(2*np.pi *x1) * np.exp(-x1)
y2=np.cos(2*np.pi*x2)
plt.subplot (2,1,1)		2 linhas de gráficos, 1 coluna de gráfico, na 1ª linha
plt.plot(x1,y1, ‘o-‘)
plt.title(‘2subplots’)
plt.ylabel(‘oscilaçao suavizada’)
plt.subplot(2,1,2)		2 linhas de gráficos, 1 coluna de gráfico, na 2ª linha)
plt.plot(x2,y2,’.-‘)
plt.xlabel(‘tempo(s)’)
plt.ylabel(‘sem suavização’)
plt.show()
Módulo Sympy
import sympy as sym