def test_escrita_campo_num_decimal(self):
        # aceitar somente tipo Decimal
        with self.assertRaises(errors.TipoError):
            self.seg_p.valor_titulo = 10.0
        with self.assertRaises(errors.TipoError):
            self.seg_p.valor_titulo = ''

        # Testa se as casas decimais estao sendo verificadas
        with self.assertRaises(errors.NumDecimaisError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('100.2')
        with self.assertRaises(errors.NumDecimaisError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('1001')
        with self.assertRaises(errors.NumDecimaisError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('1.000')

        # verifica se o numero de digitos esta sendo verificado
        with self.assertRaises(errors.NumDigitosExcedidoError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('10000000008100.21')

        # armazemamento correto de um decimal
        self.seg_p.valor_titulo = Decimal('2.13')
        self.assertEqual(self.seg_p.valor_titulo, Decimal('2.13'))
def __calculate_initial_covariances(self, initial_clusters):
        covariances = []
        for initial_cluster in initial_clusters:
            if len(initial_cluster) > 1:
                cluster_sample = [self.__sample[index_point] for index_point in initial_cluster]
                covariances.append(numpy.cov(cluster_sample, rowvar=False))
            else:
                dimension = len(self.__sample[0])
                covariances.append(numpy.zeros((dimension, dimension)) + random.random() / 10.0)