Mål

Beregn de nye landeiendommene til gården ved hjelp av flere funksjoner importert fra math-modulen.

Over den andre broen har annexet noen kontorer som brukes til å kartlegge den uinkorporerte tomten som forbinder to forskjellige deler av gården. Her skal vi finne noen målinger og dimensjoner for området, det kan være en god idé å sortere dem og dokumentere dataene. Du kan oppnå dette ved å bruke math-modulen, i dette nivået blir vi introdusert for et nytt sett med funksjoner vi kan bruke for å behandle dataene. Du bruker det samme import math og math. før funksjonene for å bruke dette settet:

• math.radians(): Konverterer grader til radianer / vinkler.
• math.floor(): Runder ned et tall til et basisnummer.
• math.ceil(): Runder opp et tall til et høyere tall.
• math.atan2(): Returnerer arctangenten mellom to tall i radianer
• math.isclose(): Sjekker om to tall er nær hverandre, returnerer true/false
• math.fsum(): Legger sammen flyttall (desimaltall) fra en liste eller iterable.
• math.dist(): Sjekker avstanden mellom to punkter, verdiene må være lister eller iterable.

Start med å samle inn rådataene fra diagrammene ved å gå til X-merket med lys over den røde og blå teppet. Bruk read()-funksjonen for å identifisere de rå dimensjonene som trengs for å ta målinger. Disse målingene er allerede lagret i fire variable konstanter med navnene: red_x , red_y , blue_x og blue_y

Når begge datamengdene er identifisert, gå til X-merket med mørk farge over den oransje teppet og vend deg mot pulten. Bruk math.radians() og math.ceil() for å konvertere variablene blue_x og blue_y til radianer og rund dem opp. Bruk float() for å sikre at konstantene er desimaltall som kan redigeres. For eksempel, for variabelen blue_x: konverter til radianer med blue_x = math.radians(float(blue_x)) og rund opp verdien med blue_x = math.ceil(float(blue_x)). Gjør det samme for blue_y ved dette X-merket. Når det er gjort, bruk den forhåndsskrevne write()-funksjonen og legg til variablene blue_x og blue_y for å kartlegge dem.

Gå til X-merket med mørk farge over den grønne teppet og bruk math.radians() og math.floor() for å konvertere variablene red_x og red_y til radianer og rund dem ned. For eksempel, for variabelen red_x: konverter til radianer med red_x = math.radians(red_x) og rund ned verdien med red_x = math.floor(red_x). Gjør det samme for red_y ved dette X-merket. Når det er gjort, bruk den forhåndsskrevne write()-funksjonen og legg til variablene red_x og red_y for å kartlegge dem.

Gå til X-merket med gullfarge og vend deg mot pulten, her vil vi opprette to nye variabler, data_a og data_b. Her vil vi lagre arctangentene for hver datamengde ved hjelp av math.atan2-funksjonen. For data_a bruker vi variablene blue_x og blue_y for å fylle ut funksjonen, slik: data_a = math.atan2(blue_x,blue_y). For data_b gjør du det samme, men med red_x og red_y. Når det er gjort, bruk den forhåndsskrevne write()-funksjonen og legg til variablene data_a og data_b for å kartlegge dem.

Nå som de nederste pultene er tatt hånd om, gå til X-merket med mørk farge over den lilla teppet, opprett en variabel med navn comparison og bruk den med math.isclose()-funksjonen, ved å bruke data_a og data_b som argumenter, slik: comparison = math.isclose(data_a, data_b). Bruk den forhåndsskrevne write()-funksjonen med variabelen comparison ved dette X-merket.

Flytt til X-merket over den hvite teppet, opprett en liste med navn data_list og legg til data_a og data_b i den rekkefølgen. Opprett en variabel med navn total og bruk math.fsum()-funksjonen med data_list som argument, slik: total = math.fsum(data_list). Bruk variabelen total med den forhåndsskrevne write()-funksjonen ved dette X-merket.

Flytt til X-merket med mørk farge over den gule teppet og vend deg mot pulten, konverter data_a og data_b til individuelle listeverdier, for eksempel for data_a gjør: data_a = [data_a]. Gjør det samme for data_b for å konvertere begge variablene til iterables for bruk med math.dist()-funksjonen. Opprett en variabel med navn distance og bruk den til å lagre verdien fra math.dist(), bruk data_a og data_b som argumenter for den. Bruk variabelen distance med den forhåndsskrevne write()-funksjonen for å fullføre nivået.