목표

수학 모듈에서 가져온 추가 함수를 사용하여 농장의 새로운 토지 확장 면적 계산하기.

다리 건너편의 부속 건물에는 농장의 두 다른 부분을 연결하는 미통합 토지를 측량하는 사무실이 있습니다. 여기서 우리는 토지의 치수와 측정값을 찾게 될 것이며, 이들을 정렬하고 데이터를 문서화하는 것이 좋습니다. 이 작업은 수학 모듈을 사용하여 수행할 수 있으며, 이 단계에서는 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있는 새로운 함수 집합에 대해 소개합니다. 이 함수 집합을 사용하려면 동일하게 import math와 math.를 사용하세요:

• math.radians(): 각도를 도에서 라디안으로 변환합니다.
• math.floor(): 숫자를 기본 숫자로 내림합니다.
• math.ceil(): 숫자를 높은 숫자로 올림합니다.
• math.atan2(): 두 숫자 사이의 아크탄젠트를 라디안으로 반환합니다.
• math.isclose(): 두 숫자가 서로 가까운지 확인하여 true/false를 반환합니다.
• math.fsum(): 리스트나 이터러블에 있는 실수(소수점 숫자)들을 모두 더합니다.
• math.dist(): 두 점 사이의 거리를 확인합니다. 값들은 리스트나 이터러블이어야 합니다.

차트에 있는 원시 데이터를 수집하기 위해, 붉은색과 파란색 카펫 위의 빛나는 X 표식을 따라 걸으세요. 필요한 원시 치수를 식별하기 위해 read() 함수를 사용하세요. 이 치수들은 이미 red_x, red_y, blue_x 및 blue_y라는 네 개의 상수 변수에 저장되어 있습니다.

두 데이터 세트가 식별되면, 주황색 카펫 위의 어두운 X 표식으로 걸어가 책상을 마주보세요. math.radians() 및 math.ceil()을 사용하여 blue_x와 blue_y 변수를 라디안으로 변환하고 올림 처리하세요. 상수가 편집 가능한 소수점 숫자인지 확인하기 위해 float()를 사용하세요. 예를 들어, blue_x 변수의 경우: 라디안으로 변환 blue_x = math.radians(float(blue_x)) 그리고 올림 처리 blue_x = math.ceil(float(blue_x)) . 이 X 표식에서는 blue_y에 대해서도 같은 작업을 수행하고, 완료되면 미리 작성된 write() 함수를 사용하여 blue_x와 blue_y 변수를 추가하여 기록하세요.

초록색 카펫 위의 어두운 X 표식으로 걸어가서, math.radians() 및 math.floor()를 사용하여 red_x와 red_y 변수를 라디안으로 변환하고 내림 처리하세요. 예를 들어, red_x 변수의 경우: 라디안으로 변환 red_x = math.radians(red_x) 그리고 내림 처리 blue_x = math.floor(red_x) . 이 X 표식에서는 red_y에 대해서도 같은 작업을 수행하고, 완료되면 미리 작성된 write() 함수를 사용하여 red_x와 red_y 변수를 추가하여 기록하세요.

금색 X 표식으로 걸어가 책상을 마주보세요. 여기서 data_a와 data_b라는 두 개의 새 변수를 생성할 것입니다. 여기서는 math.atan2 함수를 사용하여 각 세트의 아크탄젠트를 저장할 것입니다. data_a의 경우, blue_x와 blue_y 변수를 사용하여 함수를 다음과 같이 채웁니다: data_a = math.atan2(blue_x,blue_y) . data_b의 경우, red_x와 red_y를 사용하여 같은 작업을 수행하세요. 완료되면 미리 작성된 write() 함수를 사용하여 data_a와 data_b 변수를 추가하여 기록하세요.

하단 책상이 처리되었으므로, 보라색 카펫 위의 어두운 X 표식으로 걸어가 comparison이라는 변수를 생성하고 math.isclose() 함수와 함께 data_a와 data_b를 인자로 사용하세요, 예: comparison = math.isclose(data_a, data_b) . 이 X 표식에서는 미리 작성된 write() 함수를 comparison 변수와 함께 사용하세요.

흰색 카펫 위의 X 표식으로 이동하여 data_list라는 리스트를 생성하고 그 안에 data_a와 data_b를 해당 순서대로 추가하세요. total이라는 변수를 생성하고 data_list를 인자로 하여 math.fsum() 함수를 사용하세요, 예: total = math.fsum(data_list) . 이 X 표식에서는 미리 작성된 write() 함수와 함께 total 변수를 사용하세요.

노란색 카펫 위의 어두운 X 표식으로 이동하여 책상을 마주보고, data_a와 data_b를 개별 리스트 값으로 변환하세요. 예를 들어 data_a의 경우: data_a = [data_a] . data_b에도 동일하게 실행하여 두 변수를 이터러블로 변환한 후, math.dist() 함수와 함께 사용하세요. distance라는 변수를 생성하고 math.dist()의 값을 저장하며, 인자로 data_a와 data_b를 사용하세요. 이 X 표식에서는 미리 작성된 write() 함수와 함께 distance 변수를 사용하여 단계를 완료하세요.