حل مشكلة تنسيق خطأ في استخدام numpy.savetxt مع Python 3.5

عندما يواجه المطورون تحديات في تحديث الشيفرة من Python 2.7 إلى Python 3.5، يمكن أن تظهر مشاكل تنسيق مثل الخطأ الذي واجهته أثناء استخدام numpy.savetxt لحفظ مصفوفة numpy. في حين كانت الشيفرة تعمل بشكل صحيح في Python 2.7، إلا أنها أثارت استثناء في Python 3.5.

يبدو أن الخطأ ينبع من عدم تطابق بين نوع البيانات في المصفوفة (float64) وتنسيق الطباعة المُحدد ('%.5f %.5f %.5f'). هذا التناقض يؤدي إلى استثناء TypeError، ولكن هناك جانبًا آخر يتعلق بالنص الذي يتم كتابته في الملف.

بالنسبة للخطأ الثاني الذي يظهر في السطر fh.write(asbytes(format % tuple(row) + newline))، يشير إلى أن الوسيطة write() تتوقع استلام نص (str) وليس بايتات (bytes). قد يكون ذلك نتيجة لاستخدام asbytes في تنسيق النص. يمكن محاولة إزالة هذا التحويل لرؤية ما إذا كان يحل الخطأ.

قد يكون هناك حلاً بسيطًا لتجاوز هذه المشكلة، حيث يمكن تحديد تنسيق الطباعة بشكل منفصل لكل عمود باستخدام قائمة من النماذج. على سبيل المثال:

pythonCopy code
np.savetxt(f, mat, fmt=['%.5f', '%.5f', '%.5f'], delimiter=' ')

هذا يجعل التنسيق متجانسًا مع نوع البيانات، وبالتالي يمكن أن يحل الخطأ المرتبط بالتنسيق. يجب دائمًا مراجعة الوثائق الخاصة بالإصدارات المستخدمة من المكتبات لضمان التوافق والتكامل السليم مع الإصدارات المستهدفة من Python.

تحديث الشيفرة من Python 2.7 إلى Python 3.5 يعتبر تحولًا هامًا يتسبب في تغييرات في تفاصيل عديدة تتعلق بنظام التشغيل وتفاصيل اللغة. يمكن أن يؤدي هذا التحول إلى حدوث مشاكل متنوعة، وفهم أصل الأخطاء يلعب دورًا رئيسيًا في إيجاد حلاً.

الخطأ الأول يظهر عند محاولة استخدام numpy.savetxt بتنسيق غير متجانس مع نوع البيانات في المصفوفة. في Python 2.7، كان يمكن تجاهل هذا التناقض، لكن في Python 3.5، تم تعزيز صرامة التحقق من الأنواع. باستخدام fmt=['%.5f', '%.5f', '%.5f']، يُعطى لكل عمود تنسيق مختلف، مما يحل هذا الخطأ.

أما الخطأ الثاني، فيرجى مراعاة أن بيئة Python 3.5 تتعامل بشكل مختلف مع البيانات والتشفير. إزالة asbytes ربما قد أصلح الخطأ الثاني، حيث يظهر أن الكتابة إلى الملف تتعامل الآن مع نصوص (str) بدلاً من بايتات (bytes). يفضل استخدام النصوص في Python 3.x لتجنب مشاكل الترميز.

قد تكون هذه التوجيهات ذات فائدة، ولكن يُنصح دائمًا بفحص أحدث إصدارات الوثائق ومنتديات المجتمع لضمان الامتثال مع ميزات وتحسينات الإصدارات الأحدث. يمكن أيضاً استكشاف الإصدارات المتقدمة من Python وnumpy للاستفادة من تحسينات الأداء والتحسينات في تفاصيل التوافق.