تشكيل بيانات NumPy: (n,) vs (n,1)

في عالم البرمجة باستخدام لغة Python ومكتبة NumPy، يُعتبر تشكيل البيانات ذات الأبعاد المختلفة أمرًا شائعًا وهامًا لأغراض مختلفة، بما في ذلك الجبر الخطي والعمليات الحسابية الأخرى. عادةً ما يُفضل تشكيل البيانات بشكل معين وفقًا لاحتياجات المُبرمج وطبيعة العمليات التي ينوي تنفيذها. في هذا السياق، يتساءل العديد من المُستخدمين عما إذا كان هناك فارق كبير في استخدام الذاكرة بين تشكيلات البيانات المختلفة وما هو الطريقة المُفضلة لتشكيل البيانات وكيفية إعادة تشكيل البيانات بشكل صحيح.

عندما نتحدث عن شكل البيانات في NumPy، فإن شكل (n,) يُشير إلى مصفوفة أحادية الأبعاد أو ما يُعرف أيضًا بالمصفوفة القُطرية، بينما الشكل (n,1) يُمثل مصفوفة ثنائية الأبعاد حيث يكون لدينا عدد من الصفوف وعمود واحد. قد يكون من الأمور المفيدة فهم البيانات كمصفوفة أعمدة خاصة عند القيام بعمليات الجبر الخطي.

أما بالنسبة لفارق استخدام الذاكرة بين الشكلين، فإنه عمومًا لا يوجد فارق كبير في استخدام الذاكرة بينهما، حيث يتم تخزين البيانات بنفس الطريقة في الذاكرة في كلتا الحالتين. فعند استخدام الشكل (n,1)، يتم تخزين القيم في ذاكرة متصلة مع بعضها البعض تمامًا كما يحدث في الشكل (n,)، ولكن مع تحديد إشارة لعدد الأعمدة.

بالنسبة للطريقة المُفضلة لتشكيل البيانات، فهذا يعتمد على استخدام البيانات ومتطلبات العملية التي يتم تنفيذها. في بعض الحالات، قد تكون المصفوفات ذات الأبعاد الواحدة مفيدة للعمليات التي لا تتطلب أبعادًا متعددة، بينما قد تكون المصفوفات ذات الأبعاد المتعددة أكثر ملاءمة للعمليات الجبرية.

أما بالنسبة لكيفية إعادة تشكيل البيانات من الشكل (n,) إلى الشكل (n,1)، فيمكن القيام بذلك باستخدام الوظيفة reshape() التي تقدمها مكتبة NumPy. ومع ذلك، فإن الطريقة التي ذكرتها في السؤال، أي b.reshape((10,1))، لا تقوم بتغيير b نفسها بل تعيد نسخة مشكلة منها بشكل جديد دون تعديل القيم في مصفوفة b. بالتالي، يمكنك تطبيق التغييرات على b مباشرة باستخدام reshape() كالتالي:

pythonCopy code
b = b.reshape((10,1))

أو يمكنك استخدام reshape() مع b مباشرة بدون الحاجة إلى إعادة تعيين قيمة b، كما في المثال التالي:

pythonCopy code
b = np.ones((10,))
b = np.reshape(b, (10,1))

هذه الطريقتين متطابقتان في النتيجة النهائية، وتقومان بتحويل b إلى مصفوفة ذات شكل (n,1) كما هو مطلوب.

في الواقع، استخدام البيانات بشكل صحيح يعتمد على فهم الطرق المختلفة لتشكيلها واختيار الشكل المناسب وفقًا للاحتياجات الخاصة بالمشروع أو العملية. فعلى سبيل المثال، في بعض الحالات، قد يكون من الأنسب استخدام المصفوفات ذات الأبعاد الواحدة لتمثيل بيانات مختلفة مثل المصفوفات الزمنية (time series) أو بيانات الاحتمالات (probabilities)، في حين أن المصفوفات ذات الأبعاد المتعددة قد تكون ملائمة لتمثيل الصور أو البيانات الجغرافية أو أي بيانات تتطلب تمثيلًا متعدد الأبعاد.

بالإضافة إلى ذلك، قد تؤثر طريقة تشكيل البيانات على كفاءة العمليات الحسابية والجبرية التي يتم تنفيذها عليها. فعلى سبيل المثال، قد يكون هناك فارق في أداء بعض العمليات مثل الضرب الداخلي والمتجهي بين المصفوفات ذات الأبعاد المختلفة. لذا، من الضروري اختيار الشكل المناسب للبيانات بناءً على العمليات التي سيتم تطبيقها عليها.

لذلك، من المهم دائمًا أن تقوم بتحليل احتياجاتك بعناية وتفهم طبيعة البيانات التي تعمل عليها قبل اتخاذ قرار بشأن شكل تشكيل البيانات. كما يجب أن تتمتع بمعرفة جيدة بأدوات NumPy وكيفية استخدامها لتحقيق الشكل المطلوب للبيانات.

في النهاية، رغم أنه لا يوجد فارق كبير في استخدام الذاكرة بين شكل (n,) وشكل (n,1)، إلا أن فهم الاختلافات بينهما واختيار الشكل المناسب يمكن أن يساهم في كفاءة البرمجيات التي تقوم بتطويرها وفهمها بشكل أفضل.