Exercício 01 - Primeiros passos

Neste exercício usaremos a linguagem Python para criar e manipular imagens.

usando PYzo	Usando Colab
Por favor, verifique se o Winpy está instalado no seu computador. Se não, obtenha uma copia do site oficial PYZO	Usando Colab: Crie uma conta Google e entre no COLAB
abra o PYZO. Você terá uma tela com um prompt ">>" esperando comandos para interação. Você pode usar os ícones na barra superior para alterar o diretório de trabalho ou usar os comando no prompt.	Você tem duas opções: "código", ou "texto", use texto para comentários e códigopara partes do programa

No editor de textos, crie um programa com as seguintes linhas:

a=5 b=4 c= a + b print(c)

Salvar e rodar o programa

veja a resposta na área interativa logo abaixo!

Agora, altere o valor de "a" ou de "b" e rode o programa de novo.

parte 2

Bem, parece que você já está programando algo. Vamos criar dois vetores (com numpy que serve para manipular arrays) e plotar um gráfico, usando matpotlib (biblioteca de plotagem matemática).

Passos:

• Carregar a biblioteca NUMPY: biblioteca para cálculo científico. Inclui:Manipulação de matrices n-dimensionais; Manipulação de funções, etc.
• Carregar a biblioteca MATPLOTLIB.PYPLOT: permite mostrar gráficos e figuras na tela.
• criar dosi vetores x e y.
• plotar o gráfico y=f(x). Ele é criado, mas não mostrado.
• mostrar o gráfico com show()
• se quiser, pdoe adicionar uma legenda (2da opção).

		  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  

 # definir dois vetores x e y  
x=[0, 50, 60, 80, 90, 100]
y=[0, 0, 1, 1, 0 , 0]

 # plotar o gráfico x vs y  
plt.plot(x,y)
plt.show()
 # ou com legenda...  
plt.plot(x,y, label='X vs Y')
plt.legend()
plt.show()
  	

É muito prático ler dados de um arquivo ASCII. Vamos então escrever uma série de linhas que permitem ler dados de um arquivo no disco (pode ser seu diretório, ou no google drive.

Opção 1, usando Pyzo.

import numpy as np # ler uma tabela com 2 linhas contendo 9 numeros cada uma Nlinhas=2 # aqui defino o nro de linhas e colunas da tabela Ncolunas=9 T = np.zeros((Nlinhas, Ncolunas),dtype = float) # criamos tabela vazia f = open(‘tabela1.txt', 'r') # abrir arquivo cl=0 # um contador de linhas for line in f: # varrer linhas no arquivo cc=0; # um contador de colunas for n in line.split(','): #varrer elementos da linha lida a=float(n) # converter em float e armazenar em T(cl, cc) T[cl,cc]=a cc=cc+1 cl=cl+1 f.close()

Opção 2, usando COLAB.

import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from google.colab import drive # isto serve para usar o drive drive.mount('/content/gdrive') # montar seu drive como um disco virtual # ler uma tabela com 2 linhas contendo 9 numeros cada uma Nlinhas=2 # aqui defino o nro de linhas e colunas da tabela Ncolunas=9 T = np.zeros((Nlinhas, Ncolunas),dtype = float) # criamos tabela vazia f = open('gdrive/My Drive/tabela1.csv', 'r') cl=0 # um contador de linhas for line in f: # varrer linhas no arquivo cc=0 # um contador de colunas for n in line.split(','): #varrer elementos da linha lida a=float(n) # converter em float e armazenar em T(cl, cc) T[cl,cc]=a cc=cc+1 cl=cl+1 f.close() print(T) # separar X e Y, cada um em uma linha ... x=T[0,:] y=T[1,:] plt.plot(x,y, color=‘red’) plt.show()

Está gostando? vamos juntar os conhecimentos. Crie um arquivo com duas linhas (duas variáveis) contendo a temperatura dos últimos 15 dias, pro exemplo. Leia estes dados e plote como gráfico.

Podemos combinar os valores, somar, dividir, etc., variando os elementos dos vetores.

# combinar duas variáveis, por exemplo, uma tangente tg= x # copia x, para ter um vetor de saida tg[0]=0 # mudamos primeiro elemento for i in range(1,9): # calculamos para cada elemento (de 1 a 8 (9-1) ) dx=x[i]-x[i-1] dy=y[i]-y[i-1] tg[i]=dy/dx plt.plot(tg, color='yellow') plt.show()

Exercício 01b - Balanço hídrico simples

Considere um balanço hídrico simples, onde desejamos calcular o volume da reserva de água no solo:

		  

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# ler uma tabela com 3 linhas contendo 12 dados (mensais)   
Nlinhas=3 		 # aqui defino o nro de linhas e colunas da tabela 
Ncolunas=12
T = np.zeros((Nlinhas, Ncolunas),dtype = float) 	 # criação de tabela vazia
f = open('gdrive/My Drive/dadosbalanco.txt', 'r')   # abrir arquivo 
cl=0 		# um contador de linhas 
for line in f: 	# varrer linhas no arquivo 
   cc=0  
   for n in line.split(' ‘):  
      a=float(n)  # converter em float e armazenar em T(cl, cc) 
      T[cl,cc]=a
      cc=cc+1   # incrementar linha para o seguinte elemento 
   cl=cl+1 # incrementar linha para seguinte conjunto de elementos 
f.close() # fechar arquivo  

 # Separar as variáveis , uma variável em cada linha ...
ETX=T[0,:]
P=T[1,:]
Q=T[2,:]
 #mostrar as entradas 
sub1 = plt.subplot(3,1,1)
plt.plot(ETX, label='ETX')
plt.legend()
sub2 = plt.subplot(3,1,2)
plt.plot(P, label='P')
plt.legend()
sub3 = plt.subplot(3,1,3)
plt.plot(Q, label='Q')
plt.legend()
plt.show()

  	

		  

DR= [0 for x in range(12)]
 # calcular reserva como R(i)=R(i-1) +P -ETX - Q 
meses=12
for i in range(0,meses):
	if i==0:
		DR[i]=P[i]-ETX[i]-Q[i]
	else:
		DR[i]=DR[i-1]+P[i]-ETX[i]-Q[i]
plt.plot(DR, label='DR', color=‘red')
plt.legend()
plt.xlabel('meses')
plt.ylabel('DR em mm')
plt.show()

  	

		  
114 99.2 102 100 87.6 93.5 83 63.9 59 55 75 80
31.7 107.7 272.7 175.4 220.7 138.6 66.1 0.0 0.0 30.0 0.0 0.0
0 0 13.3 16.5 43.3 17.2 0 0 0 0 0 0