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.

السؤال الذي طرحته حول كيفية عرض قيم النسبة المئوية على الرسم البياني الدائري باستخدام ggplot2 هو استفسار مهم يتطلب فهمًا دقيقًا للكود والإجراءات المطلوبة لتحقيق هذا الهدف. لنقم أولاً بفحص الكود الحالي ومن ثم نقدم إليك الخطوات التي يمكن اتخاذها لتحقيق ما ترغب فيه.

يبدو أن لديك إطار بيانات ‘df’ يحتوي على متغيرين: ‘variable’ و ‘value’. استخدمت ggplot2 لرسم رسم بياني دائري باستخدام ‘geom_bar’ و ‘coord_polar’. لكن الآن ترغب في إضافة قيم النسبة المئوية على الرسم البياني.

لتحقيق ذلك، يمكنك أولاً حساب قيم النسبة المئوية لكل فئة. يمكنك استخدام مكتبة ‘dplyr’ للقيام بذلك بشكل فعال. فيما يلي كيفية إجراء ذلك:

library(dplyr)

# حساب قيم النسبة المئوية
df_percent <- df %>% 
  mutate(percentage = (value / sum(value)) * 100)

ثم، قم بتحديث الرمز ليشمل القيم المحسوبة:

ggplot(df, aes(x = "", y = value, fill = variable)) +
  geom_bar(width = 1, stat = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("red", "yellow","blue", "green", "cyan")) +
  coord_polar(theta = "y") +
  labs(title = "Pie Chart with Percentage Values") +
  geom_text(aes(label = paste0(round(df_percent$percentage, 1), "%")),
            position = position_stack(vjust = 0.5))

في هذا الكود الجديد، قمت بإضافة ‘geom_text’ لعرض النسب المئوية على الرسم البياني. يتم ذلك باستخدام ‘label’ لتحديد النص الذي يتم عرضه و ‘position_stack’ لتحديد موقع النص على الرسم البياني. يمكنك ضبط موقع النص حسب احتياجاتك.

باستخدام هذه الخطوات، يمكنك تحسين الرمز ليشمل قيم النسب المئوية على الرسم البياني الدائري الخاص بك باستخدام ggplot2.

لفهم الكود والتعديلات التي قمت بها لتحقيق عرض النسب المئوية على الرسم البياني الدائري باستخدام ggplot2، دعنا نقوم بتفسير كل جزء من الكود بشكل أفضل.

أولاً، في قطعة الكود التي استخدمتها لحساب النسب المئوية باستخدام مكتبة ‘dplyr’:

library(dplyr)

# حساب قيم النسبة المئوية
df_percent <- df %>% 
  mutate(percentage = (value / sum(value)) * 100)

قمت باستخدام ميزة السلسلة (pipe operator) “%>%” لتمرير الإطار البياني ‘df’ إلى الدالة ‘mutate’. تستخدم ‘mutate’ لإضافة عمود جديد إلى الإطار البياني يسمى ‘percentage’، وتحسب قيم النسبة المئوية باستخدام التعبير ‘(value / sum(value)) * 100’.

ثم، في قطعة الكود التي قمت بتحديثها لتضمين قيم النسب المئوية على الرسم البياني:

ggplot(df, aes(x = "", y = value, fill = variable)) +
  geom_bar(width = 1, stat = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("red", "yellow","blue", "green", "cyan")) +
  coord_polar(theta = "y") +
  labs(title = "Pie Chart with Percentage Values") +
  geom_text(aes(label = paste0(round(df_percent$percentage, 1), "%")),
            position = position_stack(vjust = 0.5))

في هذا الكود، قمت بإضافة ‘geom_text’ الذي يقوم بعرض النص على الرسم البياني. في ‘aes’, استخدمت ‘label’ لتحديد النص الذي سيتم عرضه، واستخدمت ‘position_stack’ لتحديد موقع النص على الرسم البياني. استخدمت ‘vjust’ لتعديل موقع النص عمودياً.

باستخدام هذه التحسينات، يمكنك الآن رسم رسم بياني دائري يظهر قيم النسب المئوية لكل فئة. يمكنك أيضاً تخصيص الرمز وفقًا لاحتياجاتك الخاصة، مثل تغيير ألوان القطاعات أو تعديل موقع النص على الرسم البياني.

بالطبع، يمكنني مساعدتك في فهم عميق لهندسة Power BI وكيف يعمل بشكل دقيق. يعتبر Power BI أكثر من مجرد أداة للتصور، بل هو منصة شاملة لذلك. لفهم النقاط المحورية لهندسته، سنلقي نظرة على مكوناته الرئيسية: ETL، Data Warehouse، و OLAP.

أولًا وقبل كل شيء، ETL تعني Extract, Transform, Load، وهي عمليات أساسية في تحليل البيانات. في Power BI، يُعتبر Power Query جزءًا أساسيًا من عمليات ETL، حيث يمكنك استخدامه لاستخراج البيانات من مصادر متنوعة، وتحويلها بشكل مناسب، ثم تحميلها إلى النموذج البياني.

Data Warehouse، أو مستودع البيانات، يعتبر في Power BI جزءًا من خدمة Azure Synapse Analytics أو يمكنك ربط Power BI مباشرةً بـ Data Warehouse الخاص بك. يتيح هذا لك إمكانية تخزين كميات كبيرة من البيانات بطريقة هيكلية ومنظمة لتحليلها بشكل فعال.

فيما يخص OLAP (Online Analytical Processing)، يقوم Power BI بتوفير نماذج بيانات متعددة الأبعاد تُسمى أيضًا بـ Data Models. هذه النماذج تمكنك من تحليل البيانات بشكل سريع وفعال، وتعتمد على تقنيات الـ In-Memory لتحسين أداء الاستعلامات.

أما بالنسبة لمكان تخزين البيانات في Power BI، فيعتمد ذلك على النموذج الذي تختاره. في حالة استخدام خدمة Power BI في السحابة، يتم تخزين البيانات على خوادم Microsoft Azure. أما إذا كنت تستخدم Power BI Desktop، فيمكنك اختيار مصدر تخزين محلي للملفات، مثل ملف Excel أو قاعدة بيانات SQL Server محلية.

باختصار، يُظهر Power BI نموذجًا شاملاً يشمل عمليات ETL، Data Warehousing، وتكنولوجيا OLAP، مما يسهم في تمكين المستخدمين من استكشاف وتحليل البيانات بشكل متقدم وفعال.

بالطبع، سنواصل استكشاف Power BI ونزيد من عمق المعلومات. في الواقع، يعتبر Power BI ليس فقط منصة للتحليل والتصور، ولكنه أيضًا يقدم مزايا إضافية تسهم في تحسين عمليات استخراج البيانات وتحليلها.

تحتل خدمة Power BI Desktop مكانة هامة في عملية تطوير النماذج والتقارير. يتيح للمستخدمين إنشاء تقارير متقدمة وقابلة للتخصيص باستخدام واجهة سهلة الاستخدام. يمكنك إضافة مختلف العناصر البصرية مثل الرسوم البيانية والجداول لتحسين تمثيل البيانات وجعلها أكثر فهمًا.

بالإضافة إلى ذلك، Power BI يدمج بشكل سلس مع العديد من مصادر البيانات المختلفة. يمكنك الاتصال بقواعد بيانات مثل SQL Server و Oracle، ومصادر البيانات السحابية مثل Azure SQL Database و SharePoint Online. يوفر هذا مرونة كبيرة في جمع البيانات من مصادر متعددة دون الحاجة إلى تحويلها بشكل دائم.

للتحكم في عمليات ETL بشكل أفضل، يتيح Power BI ميزة Query Folding التي تساعد في تحسين أداء استعلامات قاعدة البيانات. هذه الميزة تسمح للتحويلات التي تقوم بها في Power Query بتنفيذها على مستوى قاعدة البيانات المصدرة، مما يقلل من حجم البيانات التي يتعين استرجاعها.

لاحظ أيضًا أن Power BI يدعم التكامل مع الخدمات السحابية الأخرى في بيئة Microsoft Azure، مما يتيح للمستخدمين استخدام مزايا إضافية مثل Azure Machine Learning وAzure Data Factory لتحسين وتوسيع قدرات تحليل البيانات.

بهذه الطريقة، يظهر Power BI كأداة قوية وشاملة تساعد المحترفين والشركات على فهم وتحليل بياناتهم بشكل فعّال ويساهم في اتخاذ القرارات المستنيرة.