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Como calcular a distância entre dois pontos no plano em Python - Python para Geometria Analítica e Álgebra Linear

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Como calcular a Distância Euclidiana entre dois pontos usando Python.

Em várias aplicações envolvendo geometria, principalmente no desenvolvimento de jogos em Python, é comum nos depararmos com a necessidade de calcular a distância entre dois pontos A e B. Nessa dica mostrarei como efetuar esse cálculo no R2, ou seja, no plano. Em outra dica eu abordo o cálculo no R3 (espaço).

Comece analisando a imagem abaixo:

Veja que temos um ponto A (x = 3; y = 6) e um ponto B (x = 9; y = 4). Para determinarmos a distância entre esses dois pontos no plano cartesiano, temos que realizar a análise tanto no sentido do eixo das abscissas (x) quanto no do eixo das ordenadas (y).

Veja a fórmula:

\[d_{AB} = \sqrt{\left(x_b - x_a\right)^2 + \left(y_b - y_a\right)^2}\]

Agora, jogando os valores dos dois pontos da fórmula nós teremos:

\[d_{AB} = \sqrt{\left(9 - 3\right)^2 + \left(6 - 4\right)^2}\]

Que resulta em 6,32 (aproximadamente).

E agora veja o código Python completo que lê as coordenadas dos dois pontos e mostra a distância entre eles:

Este trecho de código ou resolução de exercício faz parte do Super Pack 12.000 Dicas e Truques de Programação e 1.500 Exercícios Resolvidos em Java, Python, VisuAlg, Portugol, Delphi, C#, C, C++, VB.NET, Golang, Pascal, Ruby, PHP, e várias outras linguagens.

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Ao executarmos este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Informe o x do primeiro ponto: 3
Informe o y do primeiro ponto: 6
Informe o x do segundo ponto: 9
Informe o y do segundo ponto: 4
Distância entre os dois pontos: 6.32

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Python ::: Dicas & Truques ::: Formatação de datas, strings e números

Como inserir uma determinada quantidade de espaços à esquerda de um valor numérico usando Python

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Este trecho de código Python mostra como definir uma quantidade de caracteres de espaço à esquerda de um valor numérico. Este exemplo funciona com inteiros. Para ponto-flutuante você deve trocar "d" por "f".

Veja o código:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# método principal
def main():
  valor = 54

  # com três espaços
  print("O valor é %5d" % valor)

  # com nove espaços
  print("O valor é %11d" % valor)

  # com quatro espaços
  print("O valor é %6d" % valor)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

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O valor é    54
O valor é          54
O valor é     54

Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Como criar arrays (vetores e matrizes) usando o objeto ndarray da biblioteca Numpy do Python

Quantidade de visualizações: 2986 vezes

O objeto ndarray é a parte mais importante da biblioteca Numpy do Python. É por meio dele que criamos vetores e matrizes. Quando falamos vetores, estamos nos referindo às matrizes de apenas uma dimensão, ou seja, uma linha e várias colunas.

A forma mais comum de se criar arrays na Numpy é usando funções presentes na biblioteca. Veja:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos usar o método arange() para construir um
  # vetor de 10 elementos, começando de 0 até 9
  vetor = np.arange(10)

  # vamos mostrar o vetor gerado  
  print(vetor)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Depois que criamos o vetor, seus elementos individuais podem ser acessados usando-se o nome da variável usada para representar todo o valor e o índice do elemento que queremos acessar (começando em 0). Veja:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos usar o método arange() para construir um vetor de
  # 10 elementos, começando de 0 até 9
  vetor = np.arange(10)

  # vamos mostrar o vetor inteiro  
  print("Vetor gerado: ", vetor)

  # vamos mostrar o valor do terceiro elemento
  print("Terceiro elemento: ", vetor[2])

if __name__== "__main__":
  main()

Este código produzirá o seguinte resultado:

Vetor gerado: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Terceiro elemento: 2

Uma outra forma de criarmos vetores usando a Numpy, é fornecendo os elementos do vetor como uma list. Veja:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos criar um vetor passando uma list
  valores = np.array([4, 12, 50, 8, 32])
  
  # vamos mostrar o resultado
  print("Elementos no vetor:", valores)

if __name__== "__main__":
  main()

Este código vai gerar o seguinte resultado:

Elementos no vetor: [ 4 12 50 8 32]

Agora vamos usar essa mesma abordagem para criar uma matriz de duas dimensões (bidimensional):

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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----------------------------------------------------------------------

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos criar uma matriz bidimensional passando
  # duas lists dentro de uma list
  valores = np.array([(4, 12, 50), (5, 3, 1)])

  # vamos mostrar o resultado
  print("Elementos no vetor:", valores)

if __name__== "__main__":
  main()

Veja o resultado da execução desse código:

Elementos no vetor: [[12 12 50]
 [ 5  3  1]]

Em mais dicas dessa seção você aprenderá mais sobre as funções de criação e manipulação de vetores e matrizes usando a biblioteca NumPy do Python.

Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Como retornar a quantidade de linhas e colunas de um vetor ou matriz usando a propriedade shape do objeto ndarray da biblioteca NumPy do Python

Quantidade de visualizações: 2668 vezes

Podemos usar a propriedade shape do objeto ndarray da biblioteca NumPy para obter a quantidade de linhas e colunas em um vetor ou matriz. Para um vetor, o retorno será a quantidade de colunas seguida por uma vírgula. Para matrizes, a propriedade retornará a quantidade de linhas e colunas. Veja:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
 
def main():
  # vamos criar um vetor com 8 elementos
  vetor = np.array([5, 1, 10, 7, 2, 3, 9, 4])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nesse vetor
  print("Linhas e colunas no vetor:", vetor.shape)

  # agora vamos criar uma matriz de 2 linhas e 4 colunas
  matriz = np.array([[8, 51, 2, 35], [90, 42, 0, 71]])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nessa matriz
  print("Linhas e colunas na matriz:", matriz.shape) 

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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Linhas e colunas no vetor: (8,)
Linhas e colunas na matriz: (2, 4)

Além de usar a propriedade shape do objeto ndarray, nós podemos também efetuar uma chamada ao método global shape() da NumPy. Veja:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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----------------------------------------------------------------------

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
 
def main():
  # vamos criar um vetor com 8 elementos
  vetor = np.array([5, 1, 10, 7, 2, 3, 9, 4])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nesse vetor
  print("Linhas e colunas no vetor:", np.shape(vetor))

  # agora vamos criar uma matriz de 2 linhas e 4 colunas
  matriz = np.array([[8, 51, 2, 35], [90, 42, 0, 71]])

  # vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nessa matriz
  print("Linhas e colunas na matriz:", np.shape(matriz)) 

if __name__== "__main__":
  main()

Execute e veja que o resultado é o mesmo para ambos os códigos.

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