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Pacote python para plotagem de vetores em planos bidimensionais e espaços tridimensionais

Project description

vectorplot

vectorplot é um pacote simples e fácil para plotar vetores no espaço bidimensional e tridimensional.

Dependências

Python 3.6 ou posterior

Pacote numpy Pacote matplotlib.pyplot

Começando o uso

Você vai precisar instalar o pacote vectorplot, para isso basta executar:

pip install vectorplot

Funções

  • plot2d([<lista de componentes de vetores>],[<lista de cores para cada vetor],[<limites da plotage 2D>]) - Plota vetores a partir de componentes no espaço bidimensional
Ex: 
pip install vectorplot
import numpy as np
from vectorplot import vp

u_laranja='#FF9A13'
v_azul='#1190FF'
r_vermelho='#FF0000'

u=[1,2]
v=[2,1]
u=np.array(u)
v=np.array(v)
r=u+v

vp.plot2d([u,v,r], [u_laranja,v_azul,r_vermelho], [-3,3,-3,3])
  • plot2d([<Lista de tuplas de coordenadas>],[<lista de cores para cada vetor],[<limites da plotage 2D>]) - Plota vetores a partir de tuplas de coordenadas de pontos no espaço bidimensional
Ex: 
pip install vectorplot
from vectorplot import vp

#As tuplas devem conter coordenadas iniciais (xi,yi) e finais (xf,yf) por onde passa o vetor 
u=(1,1,4,4)
v=(-1,2,5,6)
u_laranja='#FF9A13'
v_azul='#1190FF'
vp.plot2d([u,v], [u_laranja,v_azul], [-6,6,-6,6])
  • plot3d([<lista de componentes de vetores>],[<lista de cores para cada vetor],[<limites da plotage 3D>]) - Plota vetores a partir de componentes no espaço tridimensional
Ex: 
pip install vectorplot
import numpy as np
from vectorplot import vp

u_laranja='#FF9A13'
v_azul='#1190FF'
r_vermelho='#FF0000'

u=[-1,1,2]
v=[2,3,2]
u=np.array(u)
v=np.array(v)
r=u+v

vp.plot3d([u,v,r],[u_laranja,v_azul,r_vermelho],[-4,4,-4,4,-4,4])
  • plot3d([<Lista de tuplas de coordenadas>],[<lista de cores para cada vetor],[<limites da plotage 3D>]) - Plota vetores a partir de tuplas de coordenadas de pontos no espaço tridimensional
Ex: 
pip install vectorplot
import numpy as np
from vectorplot import vp

u_laranja='#FF9A13'
v_azul='#1190FF'

u=(-1,1,2,2)
v=(2,3,4,5]

vp.plot3d([u,v],[u_laranja,v_azul],[-5,5,-5,5,-5,5])
  • equivalent2d([<Lista de componentes de vetores>]) - Verifica se uma lista de vetores 2d gerada a partir de componentes são equivalentes
Ex: 
pip install vectorplot
from vectorplot import vp

u=[2,2]
v=[2,2]
print(vp.isequivalent([u,v]))

  • equivalent2d([<Lista de tuplas de coordenadas>]) - Verifica se uma lista de vetores 2d gerada a partir de tuplas de coordenadas de pontos são equivalentes
Ex: 
pip install vectorplot
from vectorplot import vp

u=(1,1,4,4)
v=(-1,2,5,6)
print(vp.isequivalent([u,v]))

  • equivalent3d([<Lista de componentes de vetores>]) - Verifica se uma lista de vetores 3d gerada a partir de componentes são equivalentes
Ex: 
pip install vectorplot
from vectorplot import vp

u=[2,2,2]
v=[2,2,2]
print(vp.isequivalent([u,v]))

  • equivalent3d([<Lista de tuplas de coordenadas>]) - Verifica se uma lista de vetores 3d gerada a partir de tuplas de coordenadas de pontos são equivalentes
Ex: 
pip install vectorplot
from vectorplot import vp

u=(1,1,1,4,4)
v=(0,0,0,3,3,3)
print(vp.isequivalent([u,v]))

  • resultant_module(<módulo do primeiro vetor>,<módulo do segundo vetor>,<ângulo formando entre vetores) - Calcula o módulo da resultante gerado a partir de um ângulo entre dois vetores
Ex: 
pip install vectorplot
from vectorplot import vp

print(vp.resultant_module_angle(2,2,60))

  • vector_module(<vetor>) - Calcula o módulo do vetor a partir dos seus componentes
Ex: 
pip install vectorplot
from vectorplot import vp
v=[2,2,1]
print(vp.vector_module(v))
v=[1,1]
print(vp.vector_module(v))
  • angle_vectors(vector 1, vector 2) - Calcula o angulo entre dois vetores
Ex: 
pip install vectorplot
from vectorplot import vp
v=[1,0]
u=[0,1]
print(vp.angle_vectors(v,u))

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

vectorplot-0.0.28.tar.gz (3.3 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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Algorithm Hash digest
SHA256 4cd96cdcd5321f8e22724ae31df33ae7bc796cfe5970ae2dfd8857981d27fba0
MD5 b1bd35c734fcbf522a668f40b416c0d5
BLAKE2b-256 232b23c5c8c12273e9891864e0d30380dc61bc9805669bd657dbdac8f8092eff

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MD5 d4c95178b3c18e67a99746d3d6c38633
BLAKE2b-256 6d22e64822823b6b96e977360e7e3748784f2f237fe45187cf012b1f404ae2cd

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