حل مشكلة إضافة عمود إلى مصفوفة NumPy

المشكلة التي تواجهها تنطوي على فهم خاطئ لطريقة عمل دالة np.append في مكتبة NumPy. عند استخدام np.append لإضافة عمود إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد، يجب أن تتأكد من أن الأبعاد تتوافق بالشكل الصحيح.

عند استخدام الكود الذي قدمته، يتم استخدام n_last وهو عبارة عن مصفوفة 1D، وعند محاولة إضافتها كعمود جديد إلى n_list_converted، يحدث الخطأ لأنه يفترض أن تكون البيانات المضافة من نفس البعد.

لحل هذه المشكلة، يمكنك تغيير الطريقة التي تقوم بها بإضافة العمود الجديد إلى المصفوفة. بدلاً من استخدام np.append، يمكنك استخدام دالة np.hstack لدمج الأعمدة. هناك عدة طرق لتحقيق ذلك، وإليك كيفية تنفيذها:

pythonCopy code
import numpy as np

# توليد بيانات عشوائية للتجربة
n_list_converted = np.random.rand(20, 361)

# استخراج العمود الأخير
n_last = n_list_converted[:, -1]

# إعادة تشكيل العمود ليكون بشكل عمودي
n_last = n_last[:, np.newaxis]

# دمج العمود الجديد مع المصفوفة
n_lists = np.hstack((n_list_converted, n_last))

print(n_lists.shape)  # الطباعة للتحقق من الأبعاد الصحيحة

باستخدام np.hstack، يمكنك دمج المصفوفات بنفس الطول (عدد الصفوف)، وهذا ما يحققه الرمز المعطى. سيتم تمديد المصفوفة n_last لتتوافق مع الصفوف في n_list_converted، وبالتالي لن يحدث أي خطأ في الأبعاد.

تحقق من هذا الرمز وجربه في بيئة Python الخاصة بك، ويجب أن يحل المشكلة التي تواجهها.

بالطبع، هناك بعض المعلومات الإضافية التي يمكن أن تساعد في فهم الموضوع بشكل أفضل:

1. np.append و np.hstack:

   • np.append تقوم بإضافة قيمة إلى مصفوفة NumPy، ولكنها قد لا تؤدي بشكل صحيح عند إضافة أبعاد جديدة.
   • np.hstack تستخدم لدمج مصفوفات بنفس البعد (على الأقل في البُعد الذي تريد إضافته)، وتعمل بشكل أفضل لإضافة أعمدة جديدة إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد.

2. تغيير الشكل (Reshaping):

   • عند استخراج العمود الأخير n_last، يجب تغيير شكله ليكون بصورة عمودية باستخدام np.newaxis، وهذا لضمان توافق الأبعاد مع n_list_converted.

3. الأبعاد (Dimensions):

   • الطباعة التي تم عملها لأبعاد n_last و n_list_converted كانت مفيدة للتحقق من أن البيانات متوافقة، ولكن يجب أيضًا التأكد من أن الشكل (shape) متوافق أيضًا.

4. التحقق من الحلول:

   • بعد تنفيذ الكود، يجب التحقق من الناتج باستخدام print(n_lists.shape) للتأكد من أن الأبعاد النهائية صحيحة.

5. البيانات العشوائية (Random Data):

   • تم استخدام np.random.rand لإنشاء بيانات عشوائية لتجربة الكود. في الواقع، قد تستخدم بياناتك الخاصة في التطبيق الفعلي.

من خلال فهم هذه النقاط، يمكن للمبرمجين تجنب الأخطاء المشابهة في المستقبل وتحسين فهمهم لكيفية التعامل مع المصفوفات والبيانات في NumPy.