إضافة عمود تسلسلي لمصفوفة NumPy باستخدام Python

في لغة البرمجة باستخدام بايثون، يمكنك بسهولة إضافة عمود تسلسلي إلى مصفوفة NumPy ثنائية الأبعاد باستخدام وحدة NumPy المدمجة. لتحقيق هذا الهدف، يمكنك اتباع الخطوات التالية:

أولاً، استيراد وحدة NumPy:

pythonCopy code
import numpy as np

ثم، قم بتعريف مصفوفة NumPy الأصلية:

pythonCopy code
ans = np.array([8, 5, 9, 2, 4])

الخطوة التالية تتمثل في إنشاء مصفوفة جديدة تحتوي على الأعداد التسلسلية في العمود الأول، وبعد ذلك يمكن دمجها مع المصفوفة الأصلية للحصول على المصفوفة النهائية:

pythonCopy code
sequence_column = np.arange(1, len(ans) + 1).reshape(-1, 1)
result_array = np.column_stack((sequence_column, ans))

في هذا السياق، np.arange(1, len(ans) + 1) ينشئ مصفوفة تسلسلية من 1 إلى طول المصفوفة الأصلية، ثم reshape(-1, 1) يقوم بتحويل هذه المصفوفة إلى عمود. أخيرًا، np.column_stack((sequence_column, ans)) يقوم بدمج العمود التسلسلي مع المصفوفة الأصلية.

بهذا، يتم إنشاء المصفوفة النهائية التي تحتوي على العمود التسلسلي المطلوب. يمكنك الآن استخدام result_array كمصفوفة NumPy جاهزة للاستخدام في برنامجك.

الإجابة على استفسارك تتطلب فهمًا أعمق لعمليات مكتبة NumPy وكيفية التعامل مع مصفوفاتها بشكل فعّال. لنقم بتوسيع المحتوى لتوفير مزيد من التفاصيل:

NumPy هي مكتبة قوية في Python تُستخدم للعمليات العلمية والحسابات الرقمية، وتوفر واجهة للعمل مع المصفوفات والبيانات المتعددة الأبعاد. في مثالك، تمثل المصفوفة ans قائمة أحادية الأبعاد، وترغب في تحويلها إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد.

تبدأ العملية بإنشاء مصفوفة تسلسلية باستخدام np.arange(1, len(ans) + 1)، حيث تعطي هذه الوظيفة مصفوفة من الأرقام التسلسلية التي تبدأ من 1 وتنتهي عند طول المصفوفة الأصلية.

ثم تُعدل الشكل (reshape) باستخدام reshape(-1, 1) لتحويل المصفوفة التسلسلية إلى عمود.

يأتي الخطوة التالية باستخدام np.column_stack((sequence_column, ans))، حيث تقوم هذه الوظيفة بدمج المصفوفتين، وذلك باستخدام column_stack لتوفير قوة التكامل بين العمود التسلسلي والمصفوفة الأصلية.

الميزة الرئيسية لاستخدام NumPy في هذا السياق هي أداؤها الفعّال للعمليات الرقمية، مما يتيح لك التعامل بكفاءة مع كميات كبيرة من البيانات. كما تتيح لك NumPy القدرة على تنفيذ العديد من العمليات الرياضية والإحصائية، مما يجعلها مكتبة قيمة للأعمال العلمية والهندسية في Python.