شبكات رسومية متعددة الأبعاد باستخدام matplotlib

بما أنك ترغب في إنشاء رسم بياني يتألف من مصفوفة بحجم ٢x٢ حيث يتم رسم الوظائف الكثافية في الصف الأول والوظائف التوزيعية النسبية في الصف الثاني، وترغب في مشاركة المحاور بحيث يتشارك كل عمود في المحور الأفقي وكل صف في المحور الرأسي، تواجه تحدي في تنفيذ هذا باستخدام ميزة sharex و sharey المدمجة في matplotlib.

بدلاً من ذلك، يمكنك تحقيق هذه الوظيفة بطريقة مختلفة. يمكنك استخدام تكرار متعدد لتعيين المشاركة في المحاور يدويًا لكل مخطط. هناك عدة طرق للقيام بذلك، ولكن لنبدأ بأبسط الطرق التي تناسب الهيكل العام الذي قدمته.

في البداية، يمكنك استخدام plt.subplots() لإنشاء شبكة من المحاور، ثم تحديد المشاركة يدويًا. سنقوم بالتفصيل في الخطوات المطلوبة لتحقيق هذا:

1. إنشاء الشبكة الرسومية باستخدام plt.subplots().
2. رسم وظائف الكثافة والوظائف التوزيعية النسبية في المواضع المناسبة.
3. تحديد المشاركة للمحاور الأفقية والعمودية بحيث تتشارك الأعمدة في المحور الأفقي والصفوف في المحور الرأسي.

الآن دعنا نقوم بتطبيق هذه الخطوات على الكود الذي قدمته:

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt

# محاكاة البيانات والمتغيرات
lams = [1, 2]
pp = [0.1, 0.2]

# إنشاء الشبكة الرسومية
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex='col')

# رسم وظائف الكثافة والوظائف التوزيعية النسبية
for i, lam in enumerate(lams):
    for j, p in enumerate(pp):
        # اختيار المحور الحالي
        ax = axes[i, j]
        
        # رسم وظيفة الكثافة
        ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label=f'PDF {lam}, {p}')
        
        # إضافة عنوان للمحور الأفقي في الصف الأخير
        if i == 1:
            ax.set_xlabel('X-axis')
        
        # إضافة عنوان للمحور الرأسي في العمود الأول
        if j == 0:
            ax.set_ylabel('Y-axis')

# إضافة تسميات الأسطول
for ax in axes.flatten():
    ax.legend()

plt.show()

هذا الكود سينشئ شبكة ٢x٢ من المحاور، حيث يتم مشاركة الأعمدة في المحور الأفقي. يتم رسم وظائف الكثافة والوظائف التوزيعية النسبية في المواضع المناسبة، مع تسميات توضح البيانات المعروضة. تم إضافة عناوين للمحاور الأفقية والرأسية حيث يكون مناسباً.

بعد أن قمنا بتوضيح الكود وتطبيقه لإنشاء الشبكة الرسومية ورسم البيانات، يمكننا الآن التعمق في بعض التفاصيل الإضافية والتوجيهات الأخرى التي قد تكون مفيدة لفهم أو تنفيذ هذا النوع من الرسوم البيانية.

التعمق في الكود:

1. تحديد البيانات: في الكود السابق، تم تحديد بيانات عينة فقط لرسم الوظائف الكثافية. يمكن استبدال هذه البيانات بالبيانات الفعلية التي تريد رسمها.
2. تسميات الأسطول: تمت إضافة تسميات للمنحنيات باستخدام الدالة legend()، ولكن يمكن تخصيص هذه التسميات بشكل أكبر حسب متطلبات المشروع.

نصائح لتنفيذ الرسوم البيانية:

1. تحديد الهدف: قبل البدء في رسم البيانات، يجب تحديد الهدف الرئيسي للرسم البياني والمعلومات التي ترغب في توضيحها.
2. المرونة والتكيف: يمكن تخصيص الكود ليتناسب مع احتياجات المشروع الفريدة، مثل تغيير عناوين المحاور أو تحسين تسميات الأسطول.
3. التوثيق والشرح: دمج تعليقات داخل الكود يساعد في فهمه لاحقًا ويجعل عملية التعديل أو الصيانة أسهل.
4. التجربة والتحسين: يمكن تجربة مختلف الإعدادات والأساليب للحصول على أفضل تمثيل ممكن للبيانات.

استنتاج:

باستخدام الأساليب المذكورة أعلاه، يمكن إنشاء شبكات رسومية معقدة وتعددية الأبعاد باستخدام matplotlib بشكل فعال ومرونة، مما يسمح بتحليل وتصور البيانات بطريقة أكثر دقة وفهمًا. يجب دائمًا مراعاة احتياجات المشروع والمستخدم النهائي لتحديد الأساليب المناسبة لتمثيل البيانات بشكل فعال ومفيد.