فرز البيانات باستخدام NumPy في Python

في لغة البرمجة Python، يمكنك الحصول على نتيجة مشابهة لدالة order في R باستخدام مكتبة NumPy. توفر NumPy وظائف للتعامل مع البيانات العددية بطريقة فعالة وسهلة. للقيام بذلك، يمكنك استخدام دالة numpy.argsort().

هذه الدالة تقوم بإرجاع مؤشرات العناصر بحيث تكون العناصر مرتبة بناءً على القيم. بالتالي، يمكنك استخدام هذه المؤشرات لفرز مصفوفة أخرى أو استخدامها كمؤشرات للوصول إلى القيم المرتبة.

فيما يلي مثال على كيفية استخدام numpy.argsort() لتحقيق نفس النتيجة كما هو موضح في سؤالك:

pythonCopy code
import numpy as np

arr = np.array([10, 2, -1, 20])
indices = np.argsort(arr)

# طباعة المؤشرات المرتبة
print(indices)
# النتيجة: [2 1 0 3]

# للحصول على العناصر المرتبة
sorted_arr = arr[indices]
print(sorted_arr)
# النتيجة: [-1  2 10 20]

هكذا، بإستخدام numpy.argsort() يمكنك الحصول على نتيجة مشابهة لدالة order في R.

باستخدام numpy.argsort() في Python، يمكنك بسهولة الحصول على ترتيب العناصر في مصفوفة والوصول إلى العناصر المرتبة بناءً على القيم. هذا يسمح لك بتنفيذ العديد من العمليات التحليلية ومعالجة البيانات بكفاءة وسهولة.

على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في فرز قائمة من العناصر بناءً على قيمها في تنازلي أو تصاعدي، يمكنك استخدام الخيار decreasing=True في numpy.argsort().

فيما يلي مثال على كيفية تطبيق الفرز التنازلي باستخدام NumPy:

pythonCopy code
import numpy as np

arr = np.array([10, 2, -1, 20])
indices_descending = np.argsort(arr)[::-1]

# طباعة المؤشرات المرتبة تنازلياً
print(indices_descending)
# النتيجة: [3 0 1 2]

# العناصر المرتبة تنازلياً
sorted_arr_descending = arr[indices_descending]
print(sorted_arr_descending)
# النتيجة: [20 10  2 -1]

هكذا، يمكنك استخدام numpy.argsort() للحصول على ترتيب العناصر في ترتيب تنازلي أيضًا.

باستخدام هذه الميزة المتاحة في NumPy، يمكنك تنفيذ العديد من العمليات الحسابية والتحليلية على البيانات العددية بسهولة وفعالية في Python، مما يسهل عليك إجراء التحليلات واستكشاف البيانات بشكل أكثر فعالية ودقة.