حل مشكلة وسيطة NumPy في Python

في البداية، يبدو أنك تستخدم إصدارًا من Python 2.7 مع مكتبة NumPy بإصدار 1.11.2، وتواجه مشكلة عند محاولة استدعاء الوسيطة (median) على مصفوفة NumPy. الخطأ الذي تحصل عليه هو “AttributeError: ‘numpy.ndarray’ object has no attribute ‘median'”.

لفهم هذه المشكلة، يجب أن نتحقق من الوثائق للإصدار المحدد الذي تستخدمه. في الإصدار 1.11.2 من NumPy، لا يبدو أن هناك وسيطة “median” متاحة بشكل مباشر على الكائنات ndarray.

لكن، يمكننا حل هذه المشكلة بسهولة باستخدام وظيفة “median()” المتوفرة في مكتبة NumPy بدلاً من محاولة استدعاء “median” مباشرة من كائن المصفوفة. يمكنك استخدامها كالتالي:

pythonCopy code
print(np.median(a))

باستخدام هذا الشكل، يجب أن تحصل على النتيجة المطلوبة دون وجود أي أخطاء.

ومن المهم أيضًا أن نلاحظ أنه على الرغم من أنك ترى وسيطة “median” عند استخدام “dir(np)”، إلا أنه يبدو أنها ليست متاحة مباشرة على كائنات ndarray في الإصدار الذي تستخدمه.

بهذه الطريقة، يمكنك استخدام وظيفة “median()” بنجاح لحساب الوسيطة لأي مصفوفة NumPy تقوم بإنشائها.

بالإضافة إلى الحل السريع المقترح أعلاه، يمكننا أن نتحدث قليلاً عن الطريقة التي يعمل بها الوسيط في NumPy ولماذا قد تكون هذه الوظيفة غير متاحة مباشرة على كائنات ndarray في بعض الإصدارات.

عملية حساب الوسيطة في مجموعة من الأرقام تتم عن طريق ترتيب الأرقام بترتيب تصاعدي، ثم اختيار القيمة الوسطية إذا كانت عدد القيم فرديًا، أو متوسط القيمتين الوسطيتين إذا كان عددها زوجيًا.

في حالة NumPy، توفر وظيفة “median()” هذا السلوك بشكل متسق مع العمليات الإحصائية الأخرى المدمجة في المكتبة. ومن الشائع أن يتم استخدام “np.median()” لحساب الوسيطة في NumPy، حيث تأخذ هذه الوظيفة مصفوفة (array) كمدخل وتُرجع القيمة المتوسطية لهذه المصفوفة.

على الرغم من أن “median()” هي واحدة من الوظائف الإحصائية المهمة، إلا أنها قد لا تكون متوفرة بشكل مباشر على كائنات ndarray في بعض الإصدارات القديمة من NumPy كما هو الحال في الإصدار 1.11.2 الذي تستخدمه.

لذا، الحل الذي تم تقديمه هو استخدام “np.median()” بدلاً من محاولة استدعاء “median” مباشرة على كائن المصفوفة، وهذا يضمن أن الكود يعمل بشكل صحيح ومتسق عبر مختلف الإصدارات.

باختصار، حتى إصدارات معينة من NumPy قد تختلف في توفير بعض الوظائف، ولكن دائمًا يمكن العثور على حلول بديلة تعمل بنفس الطريقة المتوقعة، مما يسهل تطوير البرامج وضمان استمرارية عملها عبر مختلف البيئات والإصدارات.