تحليل بيانات باستخدام Numpy

عندما يتعلق الأمر بالعمل مع البيانات والقيام بعمليات معقدة عليها في Python، فإن مكتبة Numpy تظهر كأداة قوية للغاية. تُستخدم Numpy في عمليات مثل التحليل الاحصائي، والرسوم البيانية، والحسابات العلمية، والعديد من العمليات الأخرى التي تتطلب العمل مع البيانات بطريقة فعالة وسريعة.

على سبيل المثال، فلنفترض أن لديك مصفوفة تحتوي على n صفوف وعمودين، وتحتاج إلى إجراء بعض العمليات على عناصر العمودين في كل صف. لهذا الغرض، يمكنك استخدام دورانات وظيفة Numpy القوية لتنفيذ المهمة بسهولة.

فلنفترض أن لديك مصفوفة تسمى array وتحتوي على البيانات التالية:

pythonCopy code
import numpy as np

# عين قيمة n حسب حجم المصفوفة الفعلية
n = array.shape[0]

# قيمة a كمتغير مرجعي
a = 5000

# إنشاء قائمة لتخزين النتائج
result = []

# البحث عن القيم التي تقع بين عمود 1 وعمود 2 في المصفوفة
for i in range(n):
    if array[i, 0] <= a <= array[i, 1]:
        result.append((a, "YES"))

# تحويل النتائج إلى مصفوفة Numpy
result_array = np.array(result)

# طباعة النتائج
print(result_array)

في هذا الكود، نقوم بتحديد قيمة a كمتغير مرجعي. ثم، نبدأ في فحص كل صف في المصفوفة. إذا كانت القيمة في عمود 1 أقل من أو تساوي a، وفي الوقت نفسه، القيمة في عمود 2 أكبر من أو تساوي a، فإننا نخزن الزوج (a، “YES”) في قائمة النتائج. وأخيرًا، نحول قائمة النتائج إلى مصفوفة Numpy لسهولة المعالجة والتعامل معها.

عند استخدام هذا الكود، سيكون بإمكانك الآن الحصول على نتائج البحث بسهولة وفعالية. سيعرض الكود النتائج التي تحتوي على القيم التي تقع بين عمود 1 وعمود 2 في المصفوفة بالإضافة إلى قيمة a. وهذا يمكن أن يكون مفيدًا بشكل خاص في سياقات مثل تحليل البيانات ومعالجتها، حيث يتطلب الكثير من الأوقات فصل البيانات التي تقع ضمن نطاق معين.

هذا النهج يوفر لك القدرة على تحديد البيانات التي تفي بشروط محددة واستخلاصها لاستخدامها في عمليات أخرى كما تريد. على سبيل المثال، يمكنك استخدام النتائج لتحليل إحصائيات معينة أو لإجراء عمليات حسابية أو مقارنات إضافية.

لا تنسَ أن تقوم بتحليل البيانات بعناية وفهم السياق الذي تعمل فيه. قد يكون من الضروري أيضًا اتخاذ خطوات إضافية لتنظيف البيانات والتأكد من دقتها قبل القيام بأي عمليات أخرى.

مع استمرار تعلمك واستكشافك للبرمجة باستخدام Python ومكتباتها المتعددة مثل Numpy، ستزداد قدرتك على التعامل مع البيانات وتحليلها واستخدامها بطرق جديدة وإبداعية. بمجرد تطوير مهاراتك، ستجد أن Python وNumpy قادرة على تلبية معظم احتياجاتك في مجال معالجة البيانات والتحليل الاحصائي.

لا تتردد في استكشاف المزيد من ميزات Numpy والعمل معها في مشاريعك القادمة، حيث أنها توفر العديد من الأدوات والوظائف التي يمكن أن تكون مفيدة لك في العمل مع البيانات بطريقة فعالة وسريعة.