المشكلة التي تواجهها تنطوي على فهم خاطئ لطريقة عمل دالة np.append
في مكتبة NumPy. عند استخدام np.append
لإضافة عمود إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد، يجب أن تتأكد من أن الأبعاد تتوافق بالشكل الصحيح.
عند استخدام الكود الذي قدمته، يتم استخدام n_last
وهو عبارة عن مصفوفة 1D، وعند محاولة إضافتها كعمود جديد إلى n_list_converted
، يحدث الخطأ لأنه يفترض أن تكون البيانات المضافة من نفس البعد.
لحل هذه المشكلة، يمكنك تغيير الطريقة التي تقوم بها بإضافة العمود الجديد إلى المصفوفة. بدلاً من استخدام np.append
، يمكنك استخدام دالة np.hstack
لدمج الأعمدة. هناك عدة طرق لتحقيق ذلك، وإليك كيفية تنفيذها:
pythonimport numpy as np
# توليد بيانات عشوائية للتجربة
n_list_converted = np.random.rand(20, 361)
# استخراج العمود الأخير
n_last = n_list_converted[:, -1]
# إعادة تشكيل العمود ليكون بشكل عمودي
n_last = n_last[:, np.newaxis]
# دمج العمود الجديد مع المصفوفة
n_lists = np.hstack((n_list_converted, n_last))
print(n_lists.shape) # الطباعة للتحقق من الأبعاد الصحيحة
باستخدام np.hstack
، يمكنك دمج المصفوفات بنفس الطول (عدد الصفوف)، وهذا ما يحققه الرمز المعطى. سيتم تمديد المصفوفة n_last
لتتوافق مع الصفوف في n_list_converted
، وبالتالي لن يحدث أي خطأ في الأبعاد.
تحقق من هذا الرمز وجربه في بيئة Python الخاصة بك، ويجب أن يحل المشكلة التي تواجهها.
المزيد من المعلومات
بالطبع، هناك بعض المعلومات الإضافية التي يمكن أن تساعد في فهم الموضوع بشكل أفضل:
-
np.append و np.hstack:
np.append
تقوم بإضافة قيمة إلى مصفوفة NumPy، ولكنها قد لا تؤدي بشكل صحيح عند إضافة أبعاد جديدة.np.hstack
تستخدم لدمج مصفوفات بنفس البعد (على الأقل في البُعد الذي تريد إضافته)، وتعمل بشكل أفضل لإضافة أعمدة جديدة إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد.
-
تغيير الشكل (Reshaping):
- عند استخراج العمود الأخير
n_last
، يجب تغيير شكله ليكون بصورة عمودية باستخدامnp.newaxis
، وهذا لضمان توافق الأبعاد معn_list_converted
.
- عند استخراج العمود الأخير
-
الأبعاد (Dimensions):
- الطباعة التي تم عملها لأبعاد
n_last
وn_list_converted
كانت مفيدة للتحقق من أن البيانات متوافقة، ولكن يجب أيضًا التأكد من أن الشكل (shape) متوافق أيضًا.
- الطباعة التي تم عملها لأبعاد
-
التحقق من الحلول:
- بعد تنفيذ الكود، يجب التحقق من الناتج باستخدام
print(n_lists.shape)
للتأكد من أن الأبعاد النهائية صحيحة.
- بعد تنفيذ الكود، يجب التحقق من الناتج باستخدام
-
البيانات العشوائية (Random Data):
- تم استخدام
np.random.rand
لإنشاء بيانات عشوائية لتجربة الكود. في الواقع، قد تستخدم بياناتك الخاصة في التطبيق الفعلي.
- تم استخدام
من خلال فهم هذه النقاط، يمكن للمبرمجين تجنب الأخطاء المشابهة في المستقبل وتحسين فهمهم لكيفية التعامل مع المصفوفات والبيانات في NumPy.