رسم بياني

بالطبع، في مكتبة pandas للPython، يمكنك الحصول على معلومات أكثر تفصيلاً حول توزيع البيانات، بما في ذلك النسب المئوية. للحصول على نسبة مئوية معينة، مثل النسبة المئوية التاسعة والتسعين (90th percentile)، يمكنك استخدام الوظيفة quantile().

فيما يلي كيفية القيام بذلك:

pythonCopy code
import pandas as pd

# قم بتحميل البيانات إلى DataFrame
# يفترض أن my_df هو DataFrame الخاص بك

# احسب النسبة المئوية المطلوبة
percentile_90 = my_df['field_A'].quantile(0.9)

print("90th percentile:", percentile_90)

باستخدام هذا الكود، يمكنك الآن الحصول على قيمة النسبة المئوية التاسعة والتسعين للعمود المحدد (field_A) في DataFrame الخاص بك. تذكر أن الوسيطة الممررة إلى الوظيفة quantile() تمثل النسبة المئوية التي ترغب في حسابها، وتتراوح بين 0 و 1، حيث 0 يمثل النسبة المئوية الأدنى (أو الحد الأدنى) و1 يمثل النسبة المئوية الأعلى (أو الحد الأقصى).

باستخدام هذا الطريقة، يمكنك أيضًا حساب أي نسبة مئوية أخرى ترغب في معرفتها. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في الحصول على النسبة المئوية الخمسين (50th percentile)، يمكنك استبدال القيمة 0.9 بـ 0.5.

هذا الأسلوب يتيح لك فهمًا أعمق لتوزيع البيانات، ويمكنك استخدامه لاتخاذ قرارات أكثر دقة بناءً على الإحصائيات الكمية.

بالطبع، يمكننا توسيع المقال لشرح المزيد حول كيفية استخدام مكتبة pandas للحصول على معلومات إحصائية مفصلة حول البيانات، بما في ذلك النسب المئوية والتي توفر رؤية أكثر دقة حول توزيع البيانات.

بما أننا قد قمنا بشرح كيفية الحصول على النسبة المئوية للعمود المعين باستخدام الدالة quantile()، دعونا نستكشف بعض الأمثلة الإضافية لاستخدام هذه الدوال للتحليل الإحصائي الأكثر تفصيلاً.

الحصول على معلومات إحصائية مفصلة

بالإضافة إلى النسب المئوية، يمكنك استخدام pandas للحصول على معلومات إحصائية أخرى مفيدة مثل الانحراف المعياري، الحدود الأقصى والأدنى، وعدد القيم الفريدة. فلنلق نظرة على كيفية القيام بذلك:

pythonCopy code
# الانحراف المعياري
std_dev = my_df['field_A'].std()
print("Standard Deviation:", std_dev)

# الحد الأدنى والحد الأقصى
min_value = my_df['field_A'].min()
max_value = my_df['field_A'].max()
print("Minimum Value:", min_value)
print("Maximum Value:", max_value)

# عدد القيم الفريدة
unique_values_count = my_df['field_A'].nunique()
print("Number of Unique Values:", unique_values_count)

الرسم البياني لتوزيع البيانات

باستخدام matplotlib أو seaborn، يمكنك أيضًا رسم البيانات لتوفير رؤية أكثر توضيحًا لتوزيعها. على سبيل المثال:

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# رسم توزيع البيانات
sns.histplot(my_df['field_A'], kde=True)
plt.title('Distribution of field_A')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

الاستكشاف الأكثر تفصيلاً

يمكنك أيضًا استكشاف العلاقات بين العمود المحدد وغيره من العوامل باستخدام تحليل الانحدار أو اكتشاف البيانات، مما يمكن أن يفضي إلى فهم أفضل للبيانات وتحليلات أكثر دقة.

باستخدام هذه الأدوات والتقنيات، يمكنك الآن فهم بياناتك بشكل أعمق واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على تحليلات دقيقة وموثوقة. استمتع باستكشاف البيانات واستخدام مكتبة pandas للاستفادة القصوى من تحليلاتك الإحصائية!

بناءً على الكود الذي قدمته، يبدو أنك تستخدم مكتبة Chart.js لعرض رسم بياني من نوع البيتزا (Pie Chart)، وترغب في إضافة أرقام القيم المتعلقة بكل قطاع في الرسم البياني إلى الوصف (التعليقات) الخاص بكل قطاع في العنوان (الأسطورة).

لتحقيق هذا الهدف، يمكنك استخدام خاصية الـ “tooltips” في مكتبة Chart.js التي تسمح لك بعرض معلومات إضافية عن البيانات عند تحويب المؤشر فوق القطاعات. يمكنك أيضًا استخدام دالة مخصصة لتنسيق المعلومات وإضافتها إلى العنوان.

لنقم بتعديل الكود الخاص بك ليتم عرض القيم المتعلقة بكل قطاع في الأسطورة:

javascriptCopy code
var tempData = {
    labels: Status,
    datasets: [{
        label: "Status",
        data: Qtd,
        backgroundColor: randColor
    }]
};

var ctx = $("#pieStatus").get(0).getContext("2d");
var chartInstance = new Chart(ctx, {
    type: 'pie',
    data: tempData,
    options: {
        title: {
            display: true,
            fontsize: 14,
            text: 'Total de Pedidos por Situação'
        },
        legend: {
            display: true,
            position: 'bottom',
            labels: {
                generateLabels: function(chart) {
                    var data = chart.data;
                    if (data.labels.length && data.datasets.length) {
                        return data.labels.map(function(label, i) {
                            var meta = chart.getDatasetMeta(0);
                            var ds = data.datasets[0];
                            var arc = meta.data[i];
                            var value = ds.data[i];
                            var bgColor = arc._model.backgroundColor;
                            return {
                                text: label + ": " + value, // Add value to label
                                fillStyle: bgColor,
                                strokeStyle: bgColor,
                                lineWidth: 2,
                                hidden: isNaN(ds.data[i]), // Hide label if value is NaN
                                index: i
                            };
                        });
                    } else {
                        return [];
                    }
                }
            }
        },
        responsive: false
    }
});

في هذا التعديل، قمت بإضافة كود يقوم بإنشاء الأسطورة بشكل مخصص باستخدام الدالة generateLabels. هذه الدالة تقوم بخلق تسميات لكل عنصر في الأسطورة بناءً على البيانات المقدمة. في كل تسمية، قمت بإضافة قيمة البيان المرتبط بها بجانب العنوان.

باستخدام هذا التعديل، يجب أن تظهر القيم المتعلقة بكل قطاع في الأسطورة بجانب اسم القطاع. يمكنك تخصيص التنسيق وفقًا لاحتياجاتك، مثل تغيير لون النص أو حجم الخط، وذلك باستخدام الخيارات المتاحة في الـ “legend” و “labels” في الكود.

بالطبع، دعنا نستكمل المقال لإضافة بعض الشروحات والتوضيحات حول كيفية تخصيص وتفسير الكود المُعدَّل لعرض القيم في الأسطورة بجانب كل قطاع في الرسم البياني.

التعديل الذي قمت به يعتمد على استخدام دالة generateLabels لتوليد التسميات بشكل مخصص. لفهم كيف يعمل هذا التعديل، دعنا نقوم بتحليل الكود خطوة بخطوة:

1. تعريف دالة generateLabels: يتم تعريف دالة generateLabels داخل خيارات الأسطورة (legend) في كائن الخيارات (options) للرسم البياني. هذه الدالة تقوم بإنشاء التسميات (labels) لكل عنصر في الأسطورة.

2. استخدام البيانات من الرسم البياني: تقوم الدالة بالوصول إلى بيانات الرسم البياني (chart data) وتحليلها لإنشاء التسميات المناسبة. يتم الحصول على معلومات القطاعات (slices) من مجموعة البيانات الأولى في الرسم البياني.

3. إنشاء التسميات: يتم إنشاء التسميات باستخدام بيانات الرسم البياني. لكل قطاع، يتم استخدام اسمه (label) مع قيمته المقابلة لإنشاء تسمية. تمت إضافة القيمة إلى النص لكل تسمية باستخدام الجملة label + ": " + value.

4. تخصيص العرض: يمكنك تخصيص عرض التسميات كما تشاء، مثل تغيير لون النص أو حجم الخط، من خلال تعديل الخيارات المتاحة في labels في خيارات الأسطورة.

باستخدام هذا التعديل، يجب أن يظهر الرسم البياني مع قيم كل قطاع في الأسطورة، مما يساعد على فهم البيانات بشكل أفضل من قبل المستخدمين. يمكنك أيضًا تغيير التنسيق وفقًا لاحتياجاتك الخاصة، مثل تغيير ترتيب العناصر في الأسطورة أو تعديل النصوص المعروضة لكل قطاع.

عندما تحاول تسلسل رسم بياني موجه بسيط من JGraphT إلى ملف JSON باستخدام Jackson، قد تواجه بعض المشاكل الناجمة عن عدم وجود مسلسل لبعض أنواع البيانات في الرسم البياني. الخطأ الذي تتلقاه يشير إلى أنه لم يتم العثور على مسلسل لنوع البيانات المتعلقة بالحواف في الرسم البياني.

لحل هذه المشكلة، يجب عليك توفير مسلسل خاص بنوع البيانات الذي ترغب في تسلسله. وبما أنك ترغب في تسلسل الحواف، فعليك تقديم مسلسل مخصص لهذا النوع من البيانات. يمكنك القيام بذلك عن طريق إنشاء مسلسل مخصص (Custom Serializer) في Jackson.

في هذا المسلسل المخصص، ستقوم بتعريف كيفية تسلسل كائنات الحاف في الرسم البياني بطريقة تناسب تنسيق JSON. يجب أن تشمل الطريقة الخاصة بك للتسلسل جميع البيانات المهمة الموجودة في كائنات الحاف.

قم بإنشاء مسلسل مخصص ينفذ الواجهة JsonSerializer وضع فيها الطريقة المخصصة لتسلسل الحواف. بعد ذلك، قم بتكوين ObjectMapper ليستخدم هذا المسلسل المخصص عند محاولة تسلسل أي كائنات الحاف.

بهذه الطريقة، يجب أن تتمكن من تسلسل الرسم البياني بنجاح إلى ملف JSON دون الحصول على الخطأ الذي تواجهه حاليًا.

يمكن أن تبدو العملية معقدة قليلاً في البداية، لكن بمجرد فهم الخطوات اللازمة، يمكنك تطبيقها بسهولة. قم بالتحقق من وثائق Jackson حول كيفية إنشاء مسلسلات مخصصة وكيفية تكوين ObjectMapper لاستخدامها. هذا سيوفر لك القدرة على تسلسل أي نوع من البيانات بالطريقة التي تناسب احتياجات تطبيقك.

بالطبع، ها هو استكمال المقال:

بمجرد فهم الخطوات الأساسية لإنشاء مسلسل مخصص وتكوين ObjectMapper، يمكنك البدء في تطبيق الحل. فيما يلي خطوات تفصيلية لكيفية القيام بذلك:

١. إنشاء مسلسل مخصص:

قم بإنشاء فئة تنفذ واجهة JsonSerializer وقم بتطبيق الطريقة المخصصة serialize لتسلسل كائنات الحاف. في هذه الطريقة، يجب عليك تحديد البيانات التي تريد تضمينها في الناتج النهائي لتسلسل الحاف.

٢. تكوين ObjectMapper:

قم بإنشاء ObjectMapper وتكوينه لاستخدام المسلسل المخصص الذي قمت بإنشائه لتسلسل كائنات الحاف. يمكنك تحقيق ذلك عن طريق استدعاء الطريقة registerModule على ObjectMapper وتمريرها بوحدة المسلسل المخصص الخاصة بك.

٣. تسلسل الرسم البياني إلى JSON:

استخدم ObjectMapper الذي قمت بتكوينه لتسلسل الرسم البياني إلى ملف JSON كما فعلت سابقًا. يجب أن تكون قد حلت المشكلة التي واجهتها مع الخطأ الذي تلقيته، ويجب أن يتم تسلسل الرسم البياني بنجاح.

٤. التحقق من الناتج:

تأكد من أن الملف JSON الذي تم إنشاؤه يحتوي على بيانات الرسم البياني بالطريقة التي ترغب فيها. يمكنك فتح الملف باستخدام محرر نصوص أو استخدام أدوات تحليل JSON عبر الإنترنت للتحقق من صحة التسلسل.

باستخدام هذه الخطوات، يجب أن تكون قادرًا على تسلسل الرسم البياني الخاص بك من JGraphT إلى ملف JSON بنجاح دون الحصول على أي أخطاء. وهذا سيتيح لك استخدام بيانات الرسم البياني بسهولة في تطبيقاتك التالية التي تتطلب تنسيق JSON.

للحصول على القيمة المُحددة في مربع القائمة المنسدلة الموجود في الرسم البياني، يمكنك استخدام رمز VBA للوصول إليها. لكن أولاً، يجب أن تكون قادرًا على تحديد المربع القائمة المنسدلة في الرسم البياني بشكل فريد.

إذا كنت قد أضفت المربع القائمة المنسدلة باستخدام عنصر التحكم في النموذج (Form Control)، فيمكنك محاولة تحديده باستخدام اسم العنصر الذي تعطيه عند إنشائه. ومن ثم، يمكنك الوصول إلى القيمة المحددة في المربع القائمة المنسدلة باستخدام الكود التالي:

vbaCopy code
Sub GetComboBoxValue()
    Dim cbo As OLEObject
    
    ' استبدال "ComboBox1" بالاسم الفعلي لمربع القائمة المنسدلة في الرسم البياني
    Set cbo = ActiveSheet.OLEObjects("ComboBox1")
    
    ' الآن يمكنك الوصول إلى القيمة المحددة باستخدام السطر التالي
    MsgBox cbo.Object.Value
End Sub

تأكد من تغيير “ComboBox1” إلى الاسم الفعلي لمربع القائمة المنسدلة في رسم البيانات الخاص بك.

قم بتنفيذ هذا الكود في وحدة VBA في Excel، وسيتم عرض القيمة المحددة في مربع القائمة المنسدلة باستخدام رسالة تنبيه. يمكنك بعد ذلك استخدام هذه القيمة في أي عمليات أخرى تحتاج إليها في الرمز الخاص بك.

بالطبع، دعني أوضح المزيد من المعلومات حول كيفية الوصول إلى مربع القائمة المنسدلة في الرسم البياني واستخدامه في برمجة VBA في Excel.

1. تحديد مربع القائمة المنسدلة:
   يمكنك تحديد مربع القائمة المنسدلة باستخدام مراجعة اسمه الذي تم تعيينه عند إنشائه. إذا كنت قد أنشأته باستخدام أداة التحكم في النموذج، فستحتاج إلى استخدام اسم الكائن OLEObject في Excel.

2. استخدام الكود VBA:
   بعد تحديد مربع القائمة المنسدلة، يمكنك استخدام السطر cbo.Object.Value للوصول إلى القيمة المحددة في مربع القائمة المنسدلة. يقوم هذا السطر بالوصول إلى الكائن المرتبط بمربع القائمة المنسدلة (باستخدام الخاصية Object) ثم يسترجع القيمة المحددة فيه.

3. التعامل مع القيمة المحددة:
   بمجرد الحصول على القيمة المحددة، يمكنك استخدامها في أي سيناريو داخل برنامجك VBA. على سبيل المثال، يمكنك استخدامها لتحديد سلوك أو تحديث الرسم البياني بناءً على القيمة المحددة.

4. التحقق من وجود مربع القائمة المنسدلة:
   قبل استخدام الكود، يجب التحقق من أن مربع القائمة المنسدلة موجود في الصفحة النشطة أو في الصفحة المعينة. يمكنك فحص ذلك باستخدام دالة مثل ActiveSheet.OLEObjects("ComboBox1") Is Nothing للتحقق مما إذا كان الكائن موجودًا أم لا.

باستخدام هذه المعلومات، يمكنك تطبيق البرمجة اللازمة للوصول إلى القيمة المحددة في مربع القائمة المنسدلة في رسم البيانات الخاص بك واستخدامها بحرية في تطبيقك الخاص.

يبدو أنك تسعى إلى إضافة تسميات على أعمدة الرسم البياني في تطبيقك باستخدام MPAndroidChart. يعتبر MPAndroidChart مكتبة رائعة لرسم الرسوم البيانية في تطبيقات Android، ولكن في بعض الأحيان يكون من الصعب العثور على المعلومات المحددة بشأن كيفية تنفيذ ميزات معينة مثل إضافة تسميات إلى أعمدة الرسم البياني.

عندما يتعلق الأمر بإضافة تسميات إلى أعمدة الرسم البياني في MPAndroidChart، يمكنك تحقيق ذلك باستخدام ميزة “ValueFormatter”. يمكنك تحديد ValueFormatter خاصة بك التي تقوم بإرجاع التسميات المطلوبة لكل قيمة في الرسم البياني.

فيما يلي كيفية القيام بذلك:

1. قم بتعيين ValueFormatter خاصة بك لمجموعة البيانات التي ترغب في إضافة التسميات إليها.
2. في دالة getFormattedValue() في ValueFormatter الخاص بك، قم بتحديد السلسلة التي تريد عرضها كتسمية لكل قيمة.
3. استخدم ال ValueFormatter المخصص الخاص بك عندما تقوم بتعيين مجموعة البيانات إلى رسم البياني.

المثال التالي يوضح كيفية تحقيق ذلك:

javaCopy code
BarDataSet dataSet = new BarDataSet(entries, "العنوان هنا");

BarData data = new BarData(dataSet);
data.setValueTextSize(10f);
data.setValueFormatter(new MyValueFormatter()); // تعيين ValueFormatter الخاص بك هنا
barChart.setData(data);

وهذه مثال بسيط على كيفية تحديد ValueFormatter مخصصة:

javaCopy code
public class MyValueFormatter extends ValueFormatter {
    @Override
    public String getFormattedValue(float value) {
        // يمكنك تخصيص السلسلة التي تريد عرضها كتسمية هنا
        return value + " القيمة";
    }
}

باستخدام هذا النهج، يجب أن تتمكن من إضافة تسميات إلى أعمدة الرسم البياني في تطبيقك باستخدام MPAndroidChart. إذا كنت تواجه صعوبة في تنفيذ هذا، فلا تتردد في طرح المزيد من الأسئلة أو طلب المساعدة الإضافية.

بالطبع، إليك بعض المعلومات الإضافية حول إضافة تسميات إلى أعمدة الرسم البياني باستخدام MPAndroidChart:

1. تخصيص التسميات: يمكنك تخصيص التسميات التي تظهر على أعمدة الرسم البياني بحيث تتناسب مع تصميم ومتطلبات تطبيقك. يمكنك تغيير الحجم واللون والنوع والمزيد لضمان أن التسميات تظهر بشكل جيد وواضح على الرسم البياني.

2. التحكم في موقع التسميات: يمكنك أيضًا التحكم في موقع التسميات على الرسم البياني، سواء كان ذلك في الأعلى أو الأسفل أو الداخل أو الخارج من العمود. يمكنك ضبط هذه الخيارات وفقًا لاحتياجاتك وتفضيلات التصميم.

3. استخدام قوائم للتسميات: في حالة وجود عدد كبير من التسميات أو تسميات طويلة، يمكنك استخدام قوائم لعرض التسميات بشكل منظم وجميل على الرسم البياني.

4. دعم اللغات المتعددة: إذا كان تطبيقك يدعم عدة لغات، فيمكنك توفير تسميات مترجمة لضمان أن تكون التسميات قابلة للقراءة بشكل صحيح بغض النظر عن اللغة التي يستخدمها المستخدم.

5. تجنب الازدحام: يجب تجنب إضافة تسميات كثيرة جدًا أو ازدحام الرسم البياني بالتسميات، حيث يمكن أن يؤدي ذلك إلى صعوبة في قراءة البيانات وفهمها. يجب أن تكون التسميات واضحة ومفيدة دون إثقال الرسم البياني بشكل زائد.

باستخدام هذه المعلومات، يمكنك تحسين تجربة المستخدم وجعل بيانات الرسم البياني أكثر إيضاحًا وفائدة في تطبيقك. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة في تنفيذ أي من هذه النقاط، فلا تتردد في طرح المزيد من الأسئلة.

لتغيير عدد الأماكن العشرية على تسميات المحور في ggplot2، يمكنك استخدام معامل labels في scale_y_continuous. لكن قبل ذلك، يجب عليك تحديد الوظيفة التي تستخدم لتنسيق الأرقام بالطريقة التي تريدها.

على سبيل المثال، إذا أردت أن تكون جميع الأرقام على المحور الصَّفوف بدقتين بعد الفاصلة، حتى لو كان الرقم الثاني عشريًا، فيمكنك استخدام دالة sprintf في R لتنسيق الأرقام. يمكنك تضمين هذا في labels داخل scale_y_continuous.

للقيام بذلك، يمكنك تعريف دالة مخصصة لتنسيق الأرقام، ثم استخدامها في scale_y_continuous كما يلي:

rCopy code
# تعريف دالة لتنسيق الأرقام بعد الفاصلة
format_decimals <- function(x) {
  sprintf("%.2f", x) # يجعل كل الأرقام بدقتين بعد الفاصلة
}

row1 <- ggplot(sector_data[sector_data$sector %in% pages[[x]],], aes(date,price)) + 
  geom_line() +
  geom_hline(yintercept=0,size=0.3,color="gray50") +
  facet_grid( ~ sector) +
  scale_x_date( breaks='1 year', minor_breaks = '1 month') +
  scale_y_continuous(labels = format_decimals) + # استخدام الدالة المخصصة هنا
  theme(panel.grid.major.x = element_line(size=1.5),
        axis.title.x=element_blank(),
        axis.text.x=element_blank(),
        axis.title.y=element_blank(),
        axis.text.y=element_text(size=8),
        axis.ticks=element_blank()
  )

بهذه الطريقة، ستتمكن من الحصول على جميع الأرقام على محور الصَّفوف بدقتين بعد الفاصلة كما ترغب، بغض النظر عن ما إذا كان الرقم الثاني عشريًا أو لا.

بالطبع، هناك مزيد من المعلومات التي يمكن تقديمها لتوسيع فهمك لكيفية تغيير عدد الأماكن العشرية على تسميات المحور في ggplot2.

1. استخدام تنسيق مخصص: بجانب استخدام الدالة sprintf، يمكنك أيضًا استخدام دوال أخرى لتنسيق الأرقام بطريقة مخصصة وفقًا لاحتياجاتك. على سبيل المثال، يمكنك استخدام دالة round لتقريب الأرقام إلى عدد معين من الأماكن العشرية.

2. استخدام الحزم الإضافية: هناك العديد من الحزم الإضافية في R التي توفر وظائف لتنسيق الأرقام بشكل متقدم، مثل scales و formattable. يمكنك استكشاف هذه الحزم لاختيار الوظيفة التي تلبي احتياجاتك.

3. التحكم في العرض العام للرسم البياني: بالإضافة إلى تنسيق الأرقام على محور الصفوف، يمكنك أيضًا التحكم في العرض العام للرسم البياني بواسطة تعديل خصائص أخرى، مثل الخطوط، والألوان، والعناصر النصية. يمكنك استخدام هذه الخصائص لتخصيص الرسم البياني بشكل أكبر وجعله أكثر جاذبية وفعالية.

4. التوثيق والبحث الإضافي: يمكنك دائمًا الاطلاع على التوثيق الرسمي لـ ggplot2 ومصادر أخرى عبر الإنترنت للحصول على مزيد من المعلومات والأمثلة حول كيفية تغيير عدد الأماكن العشرية على تسميات المحور وتنسيق الرسم البياني بشكل عام.

باستخدام هذه الإرشادات والمعلومات الإضافية، يمكنك تعديل رسمك البياني في ggplot2 بشكل مخصص وفقًا لاحتياجاتك وتفضيلاتك الشخصية.

لحل هذه المشكلة، يمكن استخدام خوارزمية تُعرف باسم “الغابة المُشددة بالحد الأدنى للوزنات” (Minimum Spanning Forest)، والتي تعمل على إيجاد مجموعة من الأشجار الممتدة تحتوي على جميع العقد وبأقل وزن ممكن. يمكن تحقيق هذا من خلال تعديل خوارزمية “كراسكال” (Kruskal) أو “بريم” (Prim) لتناسب حالتك.

في البداية، يمكنك دمج الحواف من E1 و E2 معًا للحصول على مجموعة من الحواف المشتركة. ثم، يمكنك تطبيق خوارزمية Kruskal أو Prim للعمل على هذه المجموعة المشتركة.

• خوارزمية Kruskal: تبدأ بترتيب الحواف المشتركة من الأقل وزنًا إلى الأعلى، ثم تبدأ في اختيار الحواف وإضافتها إلى الغابة المشددة، مع التأكد من عدم وجود دوران. يمكنك توسيع هذا الخوارزمية لتوقف البحث عندما يصبح لديك عدد كافٍ من الأشجار.

• خوارزمية Prim: تبدأ من عقد أي وتبني الغابة المشددة تدريجياً عن طريق اختيار الحاف الذي يربط عقد الغابة بعقد خارج الغابة ويكون من أقل وزن.

عند استخدام هذه الخوارزميات، يجب عليك تعديلها بحيث تتأكد من أنها تختار حافًا واحدًا على الأقل من كل مجموعة E1 و E2 في كل خطوة. هذا يمكن تحقيقه بإضافة شرط إلى الجزء الذي يقوم بتحديد الحافوف المختارة، مثل إضافة قائمة لتتبع الحواف التي تم اختيارها من كل مجموعة والتأكد من اختيار حاف من المجموعة التي لم تُختار حاف منها حتى الآن.

مع هذه التعديلات، يجب أن تكون قادرًا على الحصول على غابة مشددة بأدنى وزن ممكن تحتوي على على الأقل حاف واحد من كل مجموعة E1 و E2.

للتوضيح، إليك خطوات أكثر تفصيلاً لحل المشكلة:

1. دمج الحواف: قم بدمج حواف الرسوم البيانية G1 و G2 للحصول على مجموعة من الحواف المشتركة E = E1 ∪ E2.

2. تحديد الحواف المشتركة: يجب أن تتأكد من أن أي حاف يتم اختياره للغابة المشددة ينتمي إلى إما E1 أو E2. يمكنك تتبع عدد الحواف من كل مجموعة تم اختيارها حتى الآن للتأكد من أنك اخترت حاف من كل مجموعة في كل مرة.

3. تطبيق خوارزمية Kruskal أو Prim: بمجرد تحديد الحواف المشتركة، يمكنك تطبيق خوارزمية Kruskal أو Prim المعدلة لاختيار الحواف بأقل وزن بينما تضمن وجود حاف على الأقل من كل مجموعة في الغابة المشددة.

4. إيقاف البحث: يمكنك تحديد متى يجب إيقاف البحث عند الحصول على العدد المطلوب من الأشجار في الغابة المشددة.

من الجدير بالذكر أن هذا الحل يفترض أنه يجب أن يحتوي على عقد واحد على الأقل من الرسم البياني G1 و G2 في كل شجرة في الغابة المشددة.

لحذف حقوق النسخ الخاصة بالرسم البياني في amCharts، يمكنك استخدام خيار creditsText لتعيين نص مخصص لحقوق النسخ بدلاً من النص الافتراضي. يمكنك ضبط هذا الخيار إما عن طريق إعداده مباشرة في سطر الأوامر الخاص بالرسم البياني، أو يمكنك إضافته في الخيارات العامة للرسم البياني الذي تستخدمه. في الحالة التي وجدناها في jsFiddle، يمكنك إضافة الخيار التالي لإزالة النص “JS chart by amCharts”:

javascriptCopy code
"creditsText": ""

في النهاية، ستبدو الخيارات الكاملة لرسم البياني كما يلي:

javascriptCopy code
var chart = am4core.create("chartdiv", am4charts.XYChart);
chart.data = [{
  "category": "Category 1",
  "value": 100
}, {
  "category": "Category 2",
  "value": 200
}, {
  "category": "Category 3",
  "value": 300
}];
chart.paddingRight = 20;

// Remove the credits text
chart.exporting.menu = new am4core.ExportMenu();
chart.exporting.filePrefix = "chart_export";
chart.exporting.menu.items[0].label = "تصدير";
chart.exporting.menu.items[0].menu = new am4core.ExportMenu();
chart.exporting.menu.items[0].menu.items[0].label = "PNG";
chart.exporting.menu.items[0].menu.items[1].label = "JPG";
chart.exporting.menu.items[0].menu.items[2].label = "PDF";
chart.exporting.menu.items[0].menu.items[3].label = "SVG";

chart.exporting.menu.verticalAlign = "top";
chart.exporting.menu.align = "left";

chart.exporting.formatOptions.getKey("png").disabled = true;
chart.exporting.formatOptions.getKey("jpg").disabled = true;
chart.exporting.formatOptions.getKey("pdf").disabled = true;
chart.exporting.formatOptions.getKey("svg").disabled = true;

chart.exporting.adapter.add("data", function(data) {
  data = {
    "content": [{
      "image": "function print_chart() {",
      "format": "image/png"
    }, {
      "content": null,
      "format": "image/png"
    }, {
      "content": null,
      "format": "image/png"
    }],
    "type": "png"
  };
  return data;
});

chart.exporting.adapter.add("fileName", function(fileName) {
  return fileName;
});

chart.exporting.adapter.add("pdfMake", function(pdfMake, target) {
  return pdfMake;
});

chart.exporting.adapter.add("pdfMakeDefinitions", function(pdfMake, target) {
  return pdfMake;
});

chart.exporting.adapter.add("pdfMakeStyles", function(pdfMake, target) {
  return pdfMake;
});

chart.exporting.adapter.add("svgStyles", function(svgStyles, target) {
  return svgStyles;
});

chart.exporting.adapter.add("svgUrl", function(svgUrl, target) {
  return svgUrl;
});

chart.exporting.adapter.add("xAxis", function(xAxis, target) {
  return xAxis;
});

chart.exporting.adapter.add("yAxis", function(yAxis, target) {
  return yAxis;
});

chart.exporting.adapter.add("logo", function(logo, target) {
  return null;
});

chart.exporting.adapter.add("logoUrl", function(logoUrl, target) {
  return null;
});

// Add the credits text
chart.exporting.adapter.add("creditsText", function(creditsText, target) {
  return "";
});

chart.exporting.adapter.add("format", function(format, target) {
  return format;
});

لإضافة المزيد من المعلومات، يمكنك استخدام خيارات أخرى في amCharts لتخصيص الرسم البياني بالطريقة التي تناسب احتياجاتك. على سبيل المثال، يمكنك تغيير لون الخلفية باستخدام خيار background.fill، وتغيير الخطوط والألوان باستخدام خيارات fontFamily و fontSize و color، وتغيير العنوان باستخدام خيار title.text، وهكذا.

إليك مثالًا على كيفية تخصيص بعض هذه الخيارات:

javascriptCopy code
// تخصيص لون الخلفية
chart.background.fill = am4core.color("#f0f0f0");

// تخصيص الخطوط
chart.fontSize = 12;
chart.fontFamily = "Arial";
chart.color = am4core.color("#333333");

// تخصيص العنوان
chart.title.text = "عنوان الرسم البياني";

// إضافة تحكم بالتكبير والتصغير
chart.zoomOutButton.disabled = true;

// تغيير موضع وحجم الأسهم
chart.cursor.lineX.strokeOpacity = 0;
chart.cursor.lineY.strokeOpacity = 0;
chart.cursor.fullWidthLineX = true;
chart.cursor.fullWidthLineY = true;
chart.cursor.lineX.fill = am4core.color("#000");
chart.cursor.lineY.fill = am4core.color("#000");
chart.cursor.lineX.strokeWidth = 1;
chart.cursor.lineY.strokeWidth = 1;

هذه أمثلة بسيطة على كيفية تخصيص الرسم البياني باستخدام amCharts. يمكنك استكشاف المزيد من الخيارات والإعدادات في دليل المستخدم الخاص بـ amCharts للحصول على مزيد من التفاصيل والخيارات المتاحة.

لإنشاء رسم بياني في R باستخدام ggplot2 يكون أكثر داكناً في المناطق التي تحتوي على نقاط أكثر كثافة وأكثر شفافية في المناطق التي تحتوي على نقاط أقل كثافة، يمكنك استخدام geom_hex مع تعيين قيمة alpha بناءً على عدد النقاط في كل خلية. ولكن، لاحظ أنه يجب أن تكون قيمة alpha ضمن نطاق محدد (على سبيل المثال، بين 0 و1)، ولا تكون قيمة alpha قابلة للتطبيق بشكل مباشر على geom_hex.

بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام geom_tile وتعيين alpha بناءً على عدد النقاط في كل منطقة. هناك بعض الخطوات التي يجب اتباعها:

1. قم بحساب عدد النقاط في كل منطقة باستخدام geom_bin2d.
2. انضم البيانات إلى مجموعة البيانات الأصلية.
3. استخدم geom_tile لإنشاء الرسم البياني مع تعيين alpha بناءً على عدد النقاط في كل منطقة.

اليك الكود الخاص بذلك:

RCopy code
library(ggplot2)

# بيانات عشوائية لتجربة الكود
set.seed(123)
data <- data.frame(
  x = rnorm(1000),
  y = rnorm(1000)
)

# حساب عدد النقاط في كل منطقة
density <- ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  geom_bin2d() +
  stat_bin2d(aes(alpha = ..count..), bins = 30) +
  scale_alpha_continuous(range = c(0, 1))

# الرسم البياني باستخدام geom_tile
density_plot <- ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  geom_tile(data = fortify(density), aes(fill = ..value.., alpha = ..alpha..)) +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "black") +
  theme_minimal()

# عرض الرسم البياني
print(density_plot)

هذا الكود يستخدم geom_bin2d لحساب عدد النقاط في كل منطقة، ثم يستخدم geom_tile لإنشاء الرسم البياني النهائي مع تعيين alpha بناءً على عدد النقاط في كل منطقة.

للتعمق في فهم كيفية إنشاء رسم بياني في R باستخدام ggplot2 يكون أكثر داكناً في المناطق التي تحتوي على نقاط أكثر كثافة وأكثر شفافية في المناطق التي تحتوي على نقاط أقل كثافة، يمكننا إضافة بعض التفاصيل إلى الشرح.

1. geom_bin2d:

   • هذه الوظيفة تقوم بتجميع النقاط في مناطق مستطيلة (بالتجميعات) على أساس قيم الـ x والـ y.
   • يمكن تخصيص حجم التجميعات باستخدام الوسيطة binwidth، والتي تحدد عرض وارتفاع التجميعات.
   • يمكن أيضًا تعيين حدود التجميعات بواسطة binwidth لتحديد الحجم الدقيق لكل منطقة.

2. stat_bin2d:

   • هذه الوظيفة تقوم بحساب عدد النقاط في كل تجميع.
   • تمكننا من استخدام ..count.. للوصول إلى هذه القيمة في الرسم البياني.

3. geom_tile:

   • بعد حساب عدد النقاط في كل تجميع، نستخدم geom_tile لرسم البيانات.
   • يمكننا تعيين قيم fill و alpha باستخدام ..value.. و ..alpha..، على التوالي، لتحديد لون وشفافية كل مربع.

4. scale_alpha_continuous:

   • تساعدنا هذه الوظيفة في تعيين مدى الشفافية (من 0 إلى 1) لكل منطقة.

5. scale_fill_gradient:

   • تستخدم لتحديد مدى الألوان من أبيض إلى أسود.

باستخدام هذه العناصر، نقوم بإنشاء رسم بياني يعكس الكثافة بشكل دقيق، حيث تكون المناطق ذات الكثافة العالية أكثر دكاءً والمناطق ذات الكثافة المنخفضة أكثر شفافية.

توجد طريقة بسيطة لتصور الرسم البياني لنموذج TensorFlow في Jupyter باستخدام مكتبة مفيدة تسمى tfgraphviz. هذه المكتبة تقوم بتحويل الرسم البياني لنموذج TensorFlow إلى رسم بياني يمكن تصوره بواسطة Graphviz، ومن ثم يتم عرضه في Jupyter Notebook. لاحظ أنه يجب تثبيت Graphviz على نظامك لتعمل هذه الطريقة بشكل صحيح.

للبدء، قم بتثبيت tfgraphviz باستخدام pip:

bashCopy code
pip install tfgraphviz

ثم، يمكنك استخدام الكود التالي لتصور الرسم البياني لنموذج TensorFlow في Jupyter:

pythonCopy code
import tensorflow as tf
from tfgraphviz import show_tf_graph

# تعريف نموذج TensorFlow
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(10)
c = tf.add(a, b, name="addition")

# تصور الرسم البياني
show_tf_graph(tf.get_default_graph().as_graph_def())

هذا الكود يقوم بتعريف نموذج TensorFlow بسيط ويظهر الرسم البياني له باستخدام show_tf_graph من tfgraphviz. يجب على الرسم البياني أن يظهر في Jupyter Notebook بشكل منظم وسهل القراءة.

إذا كان لديك أي أسئلة أو استفسارات إضافية، فلا تتردد في طرحها.

بالتأكيد! tfgraphviz توفر واجهة بسيطة لتصور الرسوم البيانية لنماذج TensorFlow في بيئة Jupyter بطريقة سهلة وسريعة. يمكنك استخدامها لفحص هيكلية نموذجك والتأكد من صحة تصميمه. تعتمد المكتبة على Graphviz لتوليد الرسوم البيانية، لذا يجب أن تكون Graphviz مثبتة ومضبوطة بشكل صحيح على جهازك.

الاستفادة من هذه المكتبة يمكن أن تكون مفيدة في المراحل المبكرة من تطوير النموذج، حيث يمكنك فحص الاتصالات بين الطبقات والعمليات المختلفة بشكل سريع وفعال. ومن ثم، يمكنك تحسين النموذج وفقًا للاحتياجات الخاصة بك بناءً على الملاحظات التي تم الحصول عليها من التصور البياني.

يجب الانتباه إلى أن استخدام tfgraphviz لا يعتبر بديلًا لـ TensorBoard، حيث يوفر TensorBoard مزايا أكثر تعقيدًا مثل مراقبة تدفق البيانات وتحليل الأداء. ومع ذلك، فإن tfgraphviz توفر حلاً سريعًا ومرنًا للاطلاع على الرسوم البيانية لنماذجك أثناء تطويرها في بيئة Jupyter.