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Funções de distribuição de probabilidade e o Python

Este artigo aborda a construção de um programa escrito em Python capaz de calcular funções de distribuição de probabilidade (PDF) a partir de arquivos *.txt ou *.csv contendo uma ou duas colunas de dados. Essas informações estatísticas são importantes para compreensão de diversos problemas complexos que usualmente são representados, de forma equivocada, via uma abordagem Gaussiana simples. Assim, esperamos que a ferramenta aqui apresentada seja tão útil para toda a comunidade, como é para o nosso grupo.

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Plotagem de dados “em tempo real” com Python usando matPlotLib

Introdução

Uma das tarefas mais comuns quando se trabalha com aquisição de dados, é a representação dos mesmos em gráficos, de forma a serem mais facilmente interpretáveis pelo utilizador. Na verdade seja para um uso de hobbie, seja para uma utilização mais científica ou profissional, na maior parte dos casos, acabamos quase sempre por preferir a leitura gráfica dos dados, o que nos permite rapidamente uma noção mais ampla do contexto visível.

Como é do conhecimento do leitor, hoje em dia existe uma grande quantidade de dispositivos que transmitem dados via USB, usando conversão USB – Série, para a transmissão dos dados adquiridos, referentes a um ou mais parâmetros num contexto ou ambiente. No entanto o que a maioria dos dispositivos tem em comum, é a forma como transmite os dados para o computador, normalmente usando um cabo USB ou série e transmitindo os dados em formato de texto simples. Ao longo deste artigo irá ser apresentado o código para receber dados de um conjunto de quatro sensores independentes, ligados a um mesmo dispositivo que os transmite via RS232 e posterior apresentação em modo gráfico, usando a linguagem Python e a biblioteca matplotlib, para nos desenhar o gráfico em tempo “quase real”. (Para os mais distraídos a transmissão via RS-232 é um padrão de protocolo para troca serial de dados binários entre um DTE – Data Terminal Equipment e um DCE – Data Communication Equipment. Normalmente usado nas portas série dos computadores.)

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Programação em Python – Fundamentos e resolução de Problemas

O livro Programação em Python: Fundamentos e Resolução de Problemas, é de extrema utilidade para todos aqueles que desejem aprender não apenas a programar mas também os diversos paradigmas de programação, não necessitando de grandes conhecimentos prévios. O livro encontra-se estruturado de uma forma bastante organizada, simples e direccionada. Apreciei o facto de que o leitor é convidado a aprender primeiramente os conceitos teóricos necessários à compreensão das matérias apresentadas, acompanhando exercícios que proporcionam uma consolidação do conhecimento, agradável, ainda que pouco observável em obras técnicas como o livro em questão.

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Python – Algoritmia e Programação Web

Para a review desta edição, chegou-me às mãos o livro Python – Algoritmia e Programação Web de José Braga Vasconcelos.

Doutorado em Ciências da Computação pela Universidade de York (UK), José Vasconcelos, leva-nos, através deste livro, a novos conhecimentos.

Sendo o Python uma linguagem de programação que cada vez mais se afirma quer no mundo académico, quer no mundo empresarial, este livro pode ser uma boa aposta a todos os que querem iniciar-se nesta linguagem ou aprofundar conhecimentos.

Destinado a profissionais e a alunos das áreas das tecnologias de informação, pode também ser lido por todo o público em geral que se interesse pelo assunto.

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Funções Anónimas

Neste artigo vamos falar de funções anónimas, da sua história,  a sua usabilidade e ainda mostrar dois exemplos de implementação. Um será em Python, enquanto o segundo será em JavaScript, ou seja, mais orientado para o contexto web. Mas antes de falarmos em funções anónimas vamos primeiro refletir sobre o que é uma função, que é algo, ligeiramente, complicado de explicar a um leigo em programação.

Já pensaram no que responderiam se lhes perguntassem o que é uma função? A mais simples resposta era fazer uma analogia com a Matemática: algo que aceita valores de entrada, transforma-os de alguma maneira e retorna algo no fim. Continuando com a analogia, em Matemática, costumamos dar nome às funções, assim como damos enquanto estamos a programar, mais corretamente designado por identificador. Agora imagine que tem uma função, mas que esse identificador não existia. Esta seria uma função que não tinha de estar ligada a qualquer identificador. Aqui temos o princípio básico das funções anónimas.

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Programação funcional em Python

O paradigma funcional é um paradigma que trata a computação como uma sequência de funções e não como uma sequência de acções que mudam o estado do programa. Neste paradigma não há dados mutáveis, tudo é constante: se x é definido como sendo 3, x nunca vai poder ser 4, 5 ou 6.  As variáveis são apenas nomes para valores (vulgo dados), e não uma caixa para o que lá quisermos colocar dentro, seja uma bola azul ou amarela. Esta abordagem é o que diferencia o paradigma funcional do imperativo: no paradigma funcional “transformam-se” valores, aplicam-se em novas situações, no paradigma imperativo alteram-se estados (o conteúdo das variáveis por exemplo).

O Python é uma linguagem que, no meu ponto de vista, extremamente flexível, adaptando-se facilmente às nossas necessidades, e que suporta 3 paradigmas: o funcional, o imperativo e o orientado a objectos. É dada uma grande ênfase à programação orientada a objectos (uma vez que tudo em Python são objectos e a própria linguagem “obriga” a perceber a lógica da programação orientada a objectos), mas não dá tanta à programação funcional. Neste artigo pretendo apenas elucidar o leitor sobre alguns dos recursos disponibilizados pela linguagem para a programação no paradigma funcional e o seu funcionamento, estando a explicação/análise da programação funcional em si fora do objectivo deste artigo.

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