درجات حرارة

بدأت بقراءة كتاب “برمجة اللغة C” وأدركت كيفية عمل هذا البرنامج، لكن هناك شيئًا واحدًا لم أفهمه.

لا أفهم كيف تعمل المتغير fahr كمتغير. هل fahr لديه قيمتان أم قيمة واحدة؟ لأنني اعتقدت أنه بمجرد كتابة قيمة لمتغير، لا يمكن تغييرها إلا إذا استخدمت الأمر strcpy. ربما أكون مخطئًا، هل يمكن لأحد مساعدتي في التوضيح؟

شكرًا~

البرنامج الذي ذكرته يقوم بتحويل درجات الحرارة من الفهرنهايت إلى درجات مئوية. يتم تعريف متغيرين في البداية: fahr و celsius لتخزين درجات الحرارة بالفهرنهايت والدرجات المئوية على التوالي. ثم يتم تحديد قيم الحد الأدنى والحد الأعلى للفهرنهايت والخطوة التي سيتم زيادتها مع كل دورة في الحلقة.

يبدأ البرنامج بتعيين قيمة الفهرنهايت بالقيمة الدنيا (lower) ثم يبدأ في طباعة جدول يعرض تحويل الفهرنهايت إلى مئوية. في كل تكرار من الحلقة، يتم حساب الدرجة المئوية المعادلة للفهرنهايت الحالية باستخدام الصيغة: celsius = (5.0/9.0) * (fahr-32.0)، ومن ثم يتم طباعة قيمة الفهرنهايت والمئوية.

أما بالنسبة لسؤالك حول كيفية عمل المتغير fahr، فإنه يعمل كمتغير تمثيلي لقيم درجات الحرارة بالفهرنهايت. في كل تكرار من الحلقة، يتم زيادة قيمة fahr بقيمة الخطوة المحددة (step) باستخدام العبارة fahr = fahr + step. فعند كل تكرار، يتغير قيمة fahr لتمثيل درجة حرارة جديدة. لذلك، fahr يملك قيمة واحدة في كل مرة، وليس لديه قيمتان متعددتان.

بشكل عام، يمكنك فهم المتغير fahr في هذا السياق على أنه متغير تمثيلي يتم استخدامه لتحديد درجات الحرارة بالفهرنهايت وتغيير قيمته بين الدورات في الحلقة لتمثيل درجات حرارة مختلفة.

بالطبع، دعني أوضح المزيد من المعلومات حول كيفية عمل المتغير fahr في البرنامج.

في لغة البرمجة C، يمثل المتغير (variable) وحدة تخزين تحمل قيمة يمكن أن تتغير خلال تنفيذ البرنامج. عند تعريف متغير معين، مثل fahr في البرنامج الذي قدمته، يتم تخصيص مساحة في الذاكرة لتخزين قيمته. ويمكن لهذه القيمة أن تتغير أثناء تنفيذ البرنامج.

في الحلقة التي تحتوي على السطر:

cCopy code
fahr = fahr + step;

يتم تغيير قيمة fahr في كل دورة (iteration) من الحلقة. تبدأ fahr بقيمة الحد الأدنى (lower) التي تم تعيينها في البداية، ثم يتم زيادتها بقيمة الخطوة (step) في كل تكرار حتى تصل إلى الحد الأعلى (upper) الذي تم تحديده. هذا يسمح بتحويل درجات الحرارة بالفهرنهايت من قيمة الحد الأدنى إلى الحد الأعلى مع خطوات محددة.

لذا، يمكننا أن نقول أن fahr يحمل قيمة واحدة في كل مرة، ولكن يتم تغيير هذه القيمة بواسطة العبارة fahr = fahr + step في كل دورة من الحلقة. هذا يسمح للبرنامج بتحديث قيمة fahr لتمثيل درجة حرارة جديدة في كل دورة، وبالتالي تحقيق تحويل متتابع لدرجات الحرارة بالفهرنهايت إلى درجات مئوية.

في هذا السياق، يشكل تحقيق الهدف المتمثل في دمج العديد من إطارات البيانات في إطار بيانات أكبر تحدًا يتطلب القليل من التفكير والتخطيط. لديك إطارات بيانات متعددة تمتد على فترات زمنية مختلفة، وهدفك هو جمع جميع القيم في جدول واحد للقيام بتحليل سلاسل زمنية.

أولاً وقبل الشروع في دمج الإطارات، يجب أن تتأكد من أن جميع الإطارات تحتوي على نفس الأعمدة، وبنفس الترتيب. يبدو أن لديك اثنين من الأعمدة في كل إطار بيانات: “تاريخ” و “قيمة متوسط درجة الحرارة”.

بعد التحقق من تطابق الهيكل، يمكنك استخدام وظيفة مثل concat في مكتبة pandas في لغة البرمجة بايثون لدمج الإطارات. يمكنك القيام بذلك باستخدام رمز يشبه الخطوة التالية:

pythonCopy code
import pandas as pd

# الإطارات البيانية المتعددة
cont_frames = [cont, cont2, cont3, cont4, cont5, cont6, cont7]

# دمج الإطارات باستخدام concat
merged_df = pd.concat(cont_frames, ignore_index=True)

# فحص الإطار النهائي المدمج
print(merged_df)

تأكد من تعيين ignore_index=True لإعادة ترقيم الفهرس بشكل متسلسل. بعد ذلك، ستكون لديك إطار بيانات واحد يحتوي على جميع القيم. يمكنك الآن استخدام هذا الإطار لتحليل سلاسل زمنية أو إجراء الرسوم البيانية الخاصة بك.

بعد أن تم دمج الإطارات البيانية في إطار بيانات واحد، يمكنك استكمال عمليات التحليل والرسم البياني لفهم السلاسل الزمنية بشكل أفضل. فيما يلي بعض الخطوات والمعلومات التي يمكن أن تفيدك:

1. فحص البيانات:

   • قم بفحص الإطار البياني المدمج باستخدام head() للتحقق من البيانات الأولية.

   pythonCopy code
   print(merged_df.head())
   

   • تأكد من أن الأعمدة تحتوي على الأنواع الصحيحة من البيانات، خاصةً تاريخ الوقت.

2. تنسيق تاريخ الوقت:

   • قد تحتاج إلى تنسيق عمود التاريخ لضمان أنه يتم التعرف عليه كتواريخ صحيحة. يمكنك استخدام pd.to_datetime لتحقيق ذلك.

   pythonCopy code
   merged_df['تاريخ'] = pd.to_datetime(merged_df['تاريخ'])
   

3. رسم السلاسل الزمنية:

   • باستخدام مكتبة matplotlib أو seaborn، يمكنك رسم السلاسل الزمنية بسهولة لفهم التغيرات عبر الفترة الزمنية.

   pythonCopy code
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   plt.figure(figsize=(10, 6))
   plt.plot(merged_df['تاريخ'], merged_df['قيمة متوسط درجة الحرارة'])
   plt.title('سلسلة زمنية لمتوسط درجة الحرارة')
   plt.xlabel('التاريخ')
   plt.ylabel('متوسط درجة الحرارة')
   plt.show()
   

4. تحليل إضافي:

   • قم بإجراء تحليل إحصائي إضافي إذا لزم الأمر، مثل حساب المتوسطات والانحرافات المعيارية.

   pythonCopy code
   mean_temperature = merged_df['قيمة متوسط درجة الحرارة'].mean()
   std_dev_temperature = merged_df['قيمة متوسط درجة الحرارة'].std()
   
   print(f'المتوسط: {mean_temperature}, الانحراف المعياري: {std_dev_temperature}')
   

من خلال هذه الخطوات، يمكنك الآن استكشاف وتحليل السلاسل الزمنية الخاصة بمتوسط درجات الحرارة عبر الفترة الزمنية الممتدة بين عام 1951 وعام 2014، وذلك بما يساعدك في فهم الاتجاهات والتغيرات في درجات الحرارة على مدار هذه الفترة.