Objetivo

Calcula las nuevas extensiones de terreno de la granja utilizando más funciones importadas del módulo math.

A través del puente, el anexo cuenta con algunas oficinas utilizadas para inspeccionar el terreno no incorporado que une dos partes diferentes de la granja. Aquí encontraremos algunas dimensiones y mediciones del terreno. Sería una buena idea ordenarlas y documentar los datos. Puedes lograrlo utilizando el módulo math; en este nivel se nos presentará un nuevo conjunto de sus funciones que podemos usar para procesar los datos. Usas el mismo import math y math. antes de las funciones para utilizar este conjunto:

• math.radians(): Convierte grados en radianes/ángulos.
• math.floor(): Redondea el número hacia abajo hasta un número base.
• math.ceil(): Redondea el número hacia arriba hasta un número mayor.
• math.atan2(): Retorna la tangente inversa entre dos números en radianes.
• math.isclose(): Verifica si dos números son cercanos entre sí, retorna verdadero/falso.
• math.fsum(): Suma números de punto flotante (decimales) de una lista o iterable.
• math.dist(): Verifica la distancia entre dos puntos; los valores deben ser listas o iterables.

Empieza a recopilar los datos sin procesar de las gráficas caminando hacia las marcas "X" claras sobre la alfombra roja y azul. Utiliza la función read() para identificar las dimensiones sin procesar necesarias para tomar las mediciones. Estas mediciones ya están almacenadas en cuatro constantes de variable llamadas: red_x, red_y, blue_x y blue_y.

Una vez que ambos conjuntos de datos han sido identificados, camina hacia la marca "X" oscura sobre la alfombra naranja y enfrenta el escritorio. Utiliza math.radians() y math.ceil() para convertir las variables blue_x y blue_y a radianes y redondearlas hacia arriba. Utiliza float() para asegurarte de que las constantes sean decimales que se puedan editar. Por ejemplo, para la variable blue_x: convertir a radianes con blue_x = math.radians(float(blue_x)) y redondear hacia arriba el valor con blue_x = math.ceil(float(blue_x)). Haz lo mismo para blue_y en esta marca "X"; una vez terminado, utiliza la función predefinida write() y añade las variables blue_x y blue_y para registrarlas.

Camina hacia la marca "X" oscura sobre la alfombra verde y utiliza math.radians() y math.floor() para convertir las variables red_x y red_y a radianes y redondearlas hacia abajo. Por ejemplo, para la variable red_x: conviértela a radianes con red_x = math.radians(red_x) y redondea el valor con red_x = math.floor(red_x). Haz lo mismo para red_y en esta marca "X"; una vez terminado, utiliza la función predefinida write() y añade las variables red_x y red_y para registrarlas.

Dirígete a la marca "X" dorada y enfrenta el escritorio. Aquí crearemos dos nuevas variables, data_a y data_b. En estas se almacenarán las tangentes inversas de cada conjunto utilizando la función math.atan2(). Para data_a usaremos las variables blue_x y blue_y para llenar la función, de esta forma: data_a = math.atan2(blue_x,blue_y). Para data_b, haz lo mismo pero con red_x y red_y. Una vez terminado, utiliza la función predefinida write() y añade las variables data_a y data_b para registrarlas.

Ahora que se han atendido los escritorios inferiores, camina hacia la marca "X" oscura sobre la alfombra morada, crea una variable llamada comparison y utilízala con la función math.isclose(), usando data_a y data_b como argumentos, de esta forma: comparison = math.isclose(data_a, data_b). Utiliza la función predefinida write() con la variable comparison en esta marca "X".

Muévete hacia la marca "X" sobre la alfombra blanca, crea una lista llamada data_list y añade data_a y data_b en ese orden. Crea una variable llamada total y utiliza la función math.fsum() con data_list como argumento, de esta forma: total = math.fsum(data_list). Utiliza la variable total con la función predefinida write() en esta marca "X".

Muévete hacia la marca "X" oscura sobre la alfombra amarilla y enfrenta el escritorio. Convierte data_a y data_b en valores individuales de lista; por ejemplo, para data_a haz: data_a = [data_a]. Haz lo mismo para data_b para convertir ambas variables en iterables que puedan usarse con la función math.dist(). Crea una variable llamada distance y utilízala para almacenar el valor de math.dist(), usando data_a y data_b como argumentos. Utiliza la variable distance con la función predefinida write() para completar el nivel.