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Aprenda Implementando Vetores em Python | Fundamentos de Álgebra Linear
Matemática para Ciência de Dados

bookImplementando Vetores em Python

Definindo Vetores em Python

Em Python, utilizam-se arrays do NumPy para definir vetores 2D da seguinte forma:

1234567
import numpy as np v1 = np.array([2, 1]) v2 = np.array([1, 3]) print(f'v1 = {v1}') print(f'v2 = {v2}')
copy

Esses representam os vetores:

v1=(2,1),v2=(1,3)\vec{v}_1 = (2, 1), \quad \vec{v}_2 = (1, 3)

Agora, eles podem ser somados, subtraídos ou utilizados em cálculos de produto escalar e magnitude.

Adição de Vetores

Para calcular a adição de vetores:

1234567
import numpy as np v1 = np.array([2, 1]) v2 = np.array([1, 3]) v3 = v1 + v2 print(f'v3 = v1 + v2 = {v3}')
copy

Isso realiza:

(2,1)+(1,3)=(3,4)(2, 1) + (1, 3) = (3, 4)

Isso corresponde à regra para adição de vetores:

a+b=(a1+b1,  a2+b2)\vec{a} + \vec{b} = (a_1 + b_1, \; a_2 + b_2)

Magnitude do Vetor (Comprimento)

Para calcular a magnitude em Python:

np.linalg.norm(v)

Para o vetor [3, 4]:

123
import numpy as np print(np.linalg.norm([3, 4])) # 5.0
copy

Isto utiliza a fórmula:

a=a12+a22|\vec{a}| = \sqrt{a_1^2 + a_2^2}

Produto Escalar

Para calcular o produto escalar:

123
import numpy as np print(np.dot([1, 2], [2, 3]))
copy

O que resulta em:

[1,2][2,3]=12+23=8[1, 2] \cdot [2, 3] = 1 \cdot 2 + 2 \cdot 3 = 8

Regra geral do produto escalar:

ab=a1b1+a2b2\vec{a} \cdot \vec{b} = a_1 b_1 + a_2 b_2

Visualizando Vetores com Matplotlib

É possível utilizar a função quiver() do Matplotlib para desenhar setas que representam vetores e seu resultante. Cada seta indica a posição, direção e magnitude de um vetor.

  • Azul: v1\vec{v}_1, desenhado a partir da origem;
  • Verde: v2\vec{v}_2, começando na extremidade de v1\vec{v}_1;
  • Vermelho: vetor resultante, desenhado da origem até a ponta final.

Exemplo:

123456789101112131415161718
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() # v1 ax.quiver(0, 0, 2, 1, color='blue', angles='xy', scale_units='xy', scale=1) # v2 (head-to-tail) ax.quiver(2, 1, 1, 3, color='green', angles='xy', scale_units='xy', scale=1) # resultant ax.quiver(0, 0, 3, 4, color='red', angles='xy', scale_units='xy', scale=1) plt.xlim(0, 5) plt.ylim(0, 5) plt.grid(True) plt.title('Vector Addition (Head-to-Tail Method)') plt.show()
copy

Parâmetros (com base na primeira chamada de quiver):

ax.quiver(0, 0, 2, 1, color='blue', angles='xy', scale_units='xy', scale=1)
  • 0, 0 – ponto inicial do vetor (origem);
  • 2, 1 – componentes do vetor nas direções x e y;
  • color='blue' – define a cor da seta como azul;
  • angles='xy' – desenha a seta usando coordenadas cartesianas (plano x–y);
  • scale_units='xy' – dimensiona a seta de acordo com as mesmas unidades dos eixos;
  • scale=1 – mantém o comprimento real da seta (sem escala automática).

Este gráfico mostra a adição de vetores pelo método da ponta à cauda, onde o vetor vermelho representa a soma v1+v2\vec{v}_1 + \vec{v}_2.

question mark

Qual código calcula corretamente o produto escalar de [1,2][1,2] e [2,3][2,3]?

Select the correct answer

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 4. Capítulo 2

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Em Python, utilizam-se arrays do NumPy para definir vetores 2D da seguinte forma:

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import numpy as np v1 = np.array([2, 1]) v2 = np.array([1, 3]) print(f'v1 = {v1}') print(f'v2 = {v2}')
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Esses representam os vetores:

v1=(2,1),v2=(1,3)\vec{v}_1 = (2, 1), \quad \vec{v}_2 = (1, 3)

Agora, eles podem ser somados, subtraídos ou utilizados em cálculos de produto escalar e magnitude.

Adição de Vetores

Para calcular a adição de vetores:

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import numpy as np v1 = np.array([2, 1]) v2 = np.array([1, 3]) v3 = v1 + v2 print(f'v3 = v1 + v2 = {v3}')
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Isso realiza:

(2,1)+(1,3)=(3,4)(2, 1) + (1, 3) = (3, 4)

Isso corresponde à regra para adição de vetores:

a+b=(a1+b1,  a2+b2)\vec{a} + \vec{b} = (a_1 + b_1, \; a_2 + b_2)

Magnitude do Vetor (Comprimento)

Para calcular a magnitude em Python:

np.linalg.norm(v)

Para o vetor [3, 4]:

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import numpy as np print(np.linalg.norm([3, 4])) # 5.0
copy

Isto utiliza a fórmula:

a=a12+a22|\vec{a}| = \sqrt{a_1^2 + a_2^2}

Produto Escalar

Para calcular o produto escalar:

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import numpy as np print(np.dot([1, 2], [2, 3]))
copy

O que resulta em:

[1,2][2,3]=12+23=8[1, 2] \cdot [2, 3] = 1 \cdot 2 + 2 \cdot 3 = 8

Regra geral do produto escalar:

ab=a1b1+a2b2\vec{a} \cdot \vec{b} = a_1 b_1 + a_2 b_2

Visualizando Vetores com Matplotlib

É possível utilizar a função quiver() do Matplotlib para desenhar setas que representam vetores e seu resultante. Cada seta indica a posição, direção e magnitude de um vetor.

  • Azul: v1\vec{v}_1, desenhado a partir da origem;
  • Verde: v2\vec{v}_2, começando na extremidade de v1\vec{v}_1;
  • Vermelho: vetor resultante, desenhado da origem até a ponta final.

Exemplo:

123456789101112131415161718
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() # v1 ax.quiver(0, 0, 2, 1, color='blue', angles='xy', scale_units='xy', scale=1) # v2 (head-to-tail) ax.quiver(2, 1, 1, 3, color='green', angles='xy', scale_units='xy', scale=1) # resultant ax.quiver(0, 0, 3, 4, color='red', angles='xy', scale_units='xy', scale=1) plt.xlim(0, 5) plt.ylim(0, 5) plt.grid(True) plt.title('Vector Addition (Head-to-Tail Method)') plt.show()
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Parâmetros (com base na primeira chamada de quiver):

ax.quiver(0, 0, 2, 1, color='blue', angles='xy', scale_units='xy', scale=1)
  • 0, 0 – ponto inicial do vetor (origem);
  • 2, 1 – componentes do vetor nas direções x e y;
  • color='blue' – define a cor da seta como azul;
  • angles='xy' – desenha a seta usando coordenadas cartesianas (plano x–y);
  • scale_units='xy' – dimensiona a seta de acordo com as mesmas unidades dos eixos;
  • scale=1 – mantém o comprimento real da seta (sem escala automática).

Este gráfico mostra a adição de vetores pelo método da ponta à cauda, onde o vetor vermelho representa a soma v1+v2\vec{v}_1 + \vec{v}_2.

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Qual código calcula corretamente o produto escalar de [1,2][1,2] e [2,3][2,3]?

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