Jupyter Notebook

  • 08/04/2024
    2

    تجاهل التحذيرات في Jupyter Notebook

    لإيقاف تحذيرات معينة في خلية معينة في دفتر Jupyter Notebook، يمكن استخدام وحدة التحكم في تحذيرات Python (warnings) مع استخدام مدير السياق (context manager). يمكن القيام بذلك عن طريق تعيين إعدادات التحذيرات المطلوبة داخل المدير السياق وإعادتها إلى قيمها الأصلية بعد الخلية التي تريد فيها إيقاف التحذيرات.

    في الخلية التي تريد فيها إيقاف التحذيرات، يمكنك استخدام الكود التالي:

    python
    import warnings

# تجاهل التحذيرات المطلوبة
with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter("ignore")
    
    # الكود الذي تريد تجاهل التحذيرات خلال تنفيذه
    # على سبيل المثال:
    # code_here
    
# العودة إلى الإعدادات الافتراضية للتحذيرات بعد تنفيذ الخلية
warnings.resetwarnings()

    يمكنك وضع الكود الذي تريد تجاهل التحذيرات خلال تنفيذه بين السطور التي تأتي داخل المدير السياق.

    عند تنفيذ هذا الكود، ستتم تجاهل التحذيرات داخل الخلية التي تم تحديد الكود فيها فقط، دون التأثير على باقي الدفتر.

    يرجى ملاحظة أنه يمكن استخدام هذا الأسلوب لتجاهل تحذيرات معينة فقط، ولا يؤثر على التحذيرات الأخرى التي قد تظهر في الدفتر.

    المزيد من المعلومات

    بعد أن قدمنا الطريقة الأساسية لإيقاف التحذيرات في خلية معينة في دفتر Jupyter Notebook، دعنا نوسع قليلاً في هذا الموضوع.

    قد تحتاج في بعض الأحيان إلى تجاهل مجموعة متنوعة من التحذيرات داخل خلية معينة، لذلك يمكنك استخدام مدير السياق warnings.catch_warnings() بطريقة أكثر تحكماً لتحقيق ذلك. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تجاهل جميع التحذيرات ما عدا تحذير معين، يمكنك استخدام التالي:

    python
    import warnings

# تجاهل جميع التحذيرات ما عدا تحذير معين
with warnings.catch_warnings(record=True) as w:
    warnings.simplefilter("ignore")
    
    # الكود الذي تريد تجاهل التحذيرات خلال تنفيذه
    # على سبيل المثال:
    # code_here
    
# العودة إلى الإعدادات الافتراضية للتحذيرات بعد تنفيذ الخلية
warnings.resetwarnings()

    في هذا المثال، ستتجاهل جميع التحذيرات ما عدا التحذيرات التي تم تخزينها في المتغير w. يمكنك ثم التحقق من w لرؤية التحذيرات التي تم تجاهلها أو معالجتها خلال تنفيذ الكود داخل الخلية.

    بالطبع، يجب استخدام هذه الطرق بحذر، حيث أن تجاهل التحذيرات يمكن أن يؤدي إلى تجاهل معلومات هامة قد تساعد في تشخيص مشاكل البرمجيات.

    في النهاية، استخدام مدير السياق warnings.catch_warnings() يوفر طريقة فعالة وآمنة لإدارة التحذيرات في دفتر Jupyter Notebook، مما يسمح لك بالتحكم الدقيق في كيفية معالجة التحذيرات داخل خلية معينة دون التأثير على بقية الدفتر.

  • 02/04/2024
    4

    تجنب استثناء النماذج يجب أن تكون مملوكة من قبل وثيقة واحدة فقط

    عند العمل مع مكتبة Bokeh في بيئة Jupyter notebook وجهتك تتلقى استثناءات متكررة تشير إلى أن “النماذج يجب أن تكون مملوكة من قبل وثيقة واحدة فقط”. هذا الخطأ يبدو معقدًا في البداية، ولكن بالتحليل الدقيق والتجربة يمكن فهمه وحله.

    تقوم مكتبة Bokeh بتمثيل البيانات بواسطة “نماذج”، وهذه النماذج يجب أن تكون مملوكة (أو مرتبطة) بوثيقة واحدة فقط. عندما تقوم بعرض الرسوم البيانية باستخدام دالة show()، فإنها تحاول إضافة هذه النماذج إلى وثيقة Bokeh الافتراضية. ومن ثم، إذا كنت تحاول إعادة استخدام النماذج في وثيقة جديدة بعد أن تمت إضافتها إلى وثيقة سابقة، فستواجه هذا الخطأ.

    الحل الأول الذي جربته، وهو استخدام دالة reset_output()، قد لا يكون كافيًا لحل هذه المشكلة بمفرده. هذه الدالة تقوم بمسح الحالة الافتراضية لجميع وسائط الإخراج، ولكن قد لا تمحو النماذج التي قد تكون لا تزال مرتبطة بوثيقة Bokeh.

    لتجنب هذا الخطأ، يمكن اتباع بعض الخطوات الوقائية:

    1. تجنب إعادة استخدام النماذج: في كل مرة تقوم فيها بعرض رسم بياني جديد باستخدام show()، حاول إنشاء نموذج جديد بدلاً من إعادة استخدام النماذج القديمة.

    2. استخدم reset_output() مع إعادة تعريف النماذج: بعد استخدام reset_output()، قم بإعادة تعريف جميع النماذج التي تنوي استخدامها في رسومك البيانية. هذا يضمن أن النماذج ليست مرتبطة بأي وثيقة Bokeh.

    3. تجنب استخدام متغيرات عالمية: قد يكون استخدام متغيرات عالمية لتمثيل النماذج مصدرًا للمشاكل. حاول تقديم النماذج كمعاملات محلية للدوال أو استخدام بنية الكائن لتخزين النماذج بطريقة منظمة.

    4. فهم الدورة الحيوية للوثائق والنماذج في Bokeh: قد تكون هناك حالات استخدام معقدة حيث تحتاج إلى إدارة النماذج والوثائق بشكل متقدم. فهم جيد لكيفية تفاعل النماذج مع الوثائق يمكن أن يساعد في تجنب المشاكل في المستقبل.

    مع الالتزام بهذه الخطوات، يمكنك تجنب هذا النوع من الاستثناءات والاستمتاع بتطوير تطبيقات Bokeh الخاصة بك بشكل أكثر سلاسة وثباتًا.

    المزيد من المعلومات

    بعد أن فهمنا جذور المشكلة والخطوات الوقائية التي يمكن اتخاذها لتجنبها، دعنا نتناول بعض النصائح الإضافية لتحسين تجربة العمل مع Bokeh في بيئة Jupyter notebook:

    1. استخدام إعادة تعريف النماذج بشكل متقدم: بدلاً من إعادة تعريف النماذج يدويًا في كل مرة تواجه فيها مشكلة، يمكنك كتابة دوال مساعدة تقوم بإعادة تعريف النماذج بشكل تلقائي. هذا يمكن أن يسهل عملية التعديل والتجريب بشكل كبير.

    2. التحقق من النماذج المرتبطة بالوثائق: قبل إضافة نموذج جديد إلى وثيقة Bokeh، قم بالتحقق من أنه لا يتم استخدامه بالفعل في وثيقة أخرى. يمكنك القيام بذلك باستخدام خاصية document للنموذج للتحقق مما إذا كان مرتبطًا بوثيقة معينة أم لا.

    3. استخدام إدارة الحالة: تجنب تخزين الحالة العالمية في الكود الخاص بك قدر الإمكان. بدلاً من ذلك، استخدم أدوات إدارة الحالة مثل Streamlit أو Panel لتخزين وإدارة حالة التطبيق بشكل أفضل، وبالتالي تجنب الاشتباكات في استخدام النماذج.

    4. استخدام مكتبات أخرى للتصور البياني: في بعض الحالات، قد تكون هناك مكتبات أخرى تقدم وظائف تصور بياني مماثلة لـ Bokeh مع تجنب بعض المشاكل الشائعة. قم بالبحث والتجربة مع مكتبات مثل Plotly أو Matplotlib لمعرفة ما إذا كانت تلبي احتياجاتك بشكل أفضل.

    من خلال اتباع هذه النصائح والخطوات الوقائية، يمكنك تقليل احتمالية مواجهة مشكلة “النماذج يجب أن تكون مملوكة من قبل وثيقة واحدة فقط” وتحسين تجربتك العامة في العمل مع Bokeh في بيئة Jupyter notebook. كما يمكنك استكشاف وتجربة أدوات وتقنيات أخرى لتحسين إنتاجيتك وجودة تطبيقاتك البيانية.

  • 26/03/2024
    3

    مشكلة عدم عرض الصور في Jupyter Notebook

    عند مواجهتك لمشكلة عدم عرض الصور في مفكرة Jupyter Notebook بإستخدام مكتبة Matplotlib، يمكن أن يكون السبب وراء ذلك متعددًا ومتنوعًا. لحل هذه المشكلة، يمكن أن نستكشف عدة أسباب محتملة ونقدم الحلول المناسبة.

    أولًا، يُفضل التحقق من إعدادات Matplotlib والتأكد من أنها تعمل بشكل صحيح في بيئة Jupyter Notebook الخاصة بك. قد تحتاج إلى تحديث Matplotlib إذا كانت الإصدارات القديمة تسبب مشكلة.

    ثانيًا، قد يكون هناك مشكلة مع عرض الصور في نافذة المتصفح نفسها. جرب فتح متصفح آخر أو تحديث المتصفح الحالي.

    ثالثًا، تأكد من أنه لا يوجد أي خطأ في كود الرسم نفسه. قد يكون هناك خطأ في المسار الذي تُحمل منه الصورة، أو قد تكون الصورة غير متوفرة في البيئة الخاصة بك.

    رابعًا، قم بإعادة تشغيل الكود من البداية وتأكد من عدم وجود أي أخطاء تنتج عن تشغيل الخلايا بشكل غير صحيح.

    خامسًا، قد يكون هناك تضارب بين إصدارات الحزم المختلفة المستخدمة في مشروعك. قم بالتحقق من توافق إصدارات الحزم وتحديثها إذا لزم الأمر.

    سادسًا، يمكنك جرب تغيير وسيلة عرض الصور باستخدام الأمر display() بدلاً من imshow() لتحديد ما إذا كان يوجد فرق في العرض.

    وأخيرًا، لا تتردد في البحث عن المزيد من الموارد عبر الإنترنت والاطلاع على منتديات الدعم الفني، فقد تجد حلولًا أخرى محتملة لهذه المشكلة.

    المزيد من المعلومات

    بمجرد مراجعة الحلول المحتملة لمشكلة عدم عرض الصور في مفكرة Jupyter Notebook، يجب أن تتأكد من أن الحلول التي تم اقتراحها لا تزال غير كافية، يمكن أن يكون هناك أسباب أخرى تتطلب مراجعة أعمق.

    سابعًا، تأكد من أن مسار الصورة المُحملة مناسبًا وصحيحًا. في بعض الأحيان، يمكن أن يكون هناك خطأ في تحديد المسار الخاص بالصورة أو عدم وجود الصورة في المسار المحدد، مما يؤدي إلى عدم عرضها بشكل صحيح.

    ثامنًا، قد يكون هناك تضارب بين إصدارات مكتبات Python المختلفة التي تستخدمها. من الممكن أن يكون هناك تضارب بين إصدار Matplotlib وإصدارات أخرى من مكتبات Python. يمكن حل هذه المشكلة عن طريق تحديث جميع الحزم المستخدمة إلى أحدث الإصدارات المتوافقة مع بعضها البعض.

    تاسعًا، جرب استخدام الأوامر التالية لإعادة تحميل مكتبات Python وإعادة تشغيل البيئة:

    python
    %reload_ext autoreload
%autoreload 2

    هذه الأوامر تسمح بإعادة تحميل مكتبات Python وتحديث التغييرات داخل البيئة.

    عند مواجهة مشكلة في عرض الصور في مفكرة Jupyter Notebook، يجب أن تتبع خطوات فحص شاملة لتحديد السبب الحقيقي واعتماد الحلول المناسبة. باستخدام الخطوات المذكورة أعلاه، يمكنك زيادة فرص حل المشكلة بنجاح واستعادة عرض الصور بشكل صحيح في مفكرة Jupyter Notebook الخاصة بك.

  • 24/03/2024
    3

    تحديد الأخطاء الإملائية في Jupyter Notebook.

    عندما أقوم بكتابة شيء في حقل تحرير الـ Markdown في دفتر Jupyter، لا يتم تحديد الأخطاء الإملائية وغالبًا ما أجد نفسي أنتهي بشيء مشابه لهذا:

    في معظم بيئات التطوير المتكاملة التي استخدمتها حتى الآن، تُحدد الأخطاء الإملائية بخط تحت مموج، وهو أمر كان يُسهل علي كثيرًا. شيء مشابه لهذا:

    حتى الآن، لم أجد شيئًا يتيح لي رؤية هذا النوع من التحديدات. هل هو موجود؟

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، دعني أواصل الحديث عن هذا الموضوع.

    تحديد الأخطاء الإملائية وتصحيحها يعد جزءًا أساسيًا من عملية الكتابة والتحرير، وقد يكون الأمر مزعجًا عندما لا تتم هذه العملية تلقائيًا أو عندما لا تتوفر الأدوات المناسبة لها. في الواقع، تحقق هذه الوظيفة تلقائيًا في العديد من برامج معالجة النصوص الشهيرة وحتى في معظم المتصفحات الحديثة عند كتابة النصوص عبر الإنترنت.

    لكن، بالنسبة للـ Jupyter Notebook، فإن تحديد الأخطاء الإملائية ليست وظيفة افتراضية. في معظم الحالات، يعتمد تحديد الأخطاء الإملائية على الملحقات (Extensions) التي يتم تثبيتها بشكل منفصل. ولحسن الحظ، هناك خيارات متعددة لتوفير هذه الميزة في بيئة Jupyter Notebook.

    أحد الخيارات هو استخدام ملحق “Jupyter Spell Check” الذي يتيح لك تحقيق الهدف المطلوب، أي تحديد الأخطاء الإملائية وتصحيحها أثناء كتابة النصوص في حقول Markdown. يقوم هذا الملحق بتوفير خاصية التحقق الإملائي والتصحيح التلقائي للنصوص في دفتر Jupyter Notebook.

    بعد تثبيت ملحق Jupyter Spell Check، ستتمكن من رؤية التحقق الإملائي للكلمات التي تكتبها في الوقت الفعلي، وبالتالي ستكون قادرًا على تصحيح الأخطاء الإملائية قبل الانتقال إلى الخطوة التالية من عملك.

    لتثبيت الملحق، يمكنك استخدام إحدى الطرق الشائعة مثل استخدام إدارة الحزم pip مباشرة من داخل دفتر Jupyter أو من خلال الطريقة التقليدية باستخدام الطرفية والأمر التالي:

    bash
    pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension enable spellchecker/main

    بعد التثبيت، يمكنك إعادة تشغيل دفتر Jupyter Notebook الخاص بك وستجد الآن خيار التحقق الإملائي متاحًا لك لاستخدامه وتصحيح الأخطاء الإملائية بسهولة.

    في النهاية، توفير خاصية التحقق الإملائي في بيئة Jupyter Notebook يمكن أن يسهل عملية الكتابة ويساعدك في الحفاظ على دقة النصوص التي تنشئها، مما يزيد من فعالية عملك وجودته.

  • 16/03/2024
    2

    كيفية الوصول إلى Jupyter Notebook في Docker

    عندما تقوم بتشغيل خادم Jupyter Notebook داخل حاوية Docker، فإنك بالتأكيد تواجه تحديًا في الوصول إليه عبر متصفح الويب الخاص بجهاز الاستضافة. هذا التحدي ينبع من الحقيقة أن حاويات Docker تعمل في بيئة افتراضية معزولة، وعادةً ما تحتاج إلى تعيين عنوان IP خاص بها.

    عند بدء حاوية Docker باستخدام الخيار -p 8888:8888، فإنك تقوم بربط منفذ الحاوية 8888 بمنفذ الاستضافة 8888، ولكن تستخدم “localhost” داخل الحاوية، وهذا يشير فقط إلى الحاوية نفسها، وليس إلى جهاز الاستضافة الخارجي. لذلك، يجب عليك استخدام عنوان IP الصحيح لجهاز الاستضافة للوصول إلى خادم Jupyter Notebook.

    لمعرفة عنوان IP لجهاز الاستضافة، يمكنك استخدام الأمر ifconfig كما ذكرت. ولكن في العادة، ستحتاج إلى البحث عن العنوان المرتبط بواجهة الشبكة التي تستخدمها للاتصال بالإنترنت، مثل eth0 أو wlan0.

    بمجرد العثور على عنوان IP الخاص بجهاز الاستضافة، يمكنك فتح متصفح الويب على جهازك وإدخال العنوان IP تلك في شريط العنوان، مع البوابة 8888، مثل هذا:

    arduino
    http://[عنوان IP الخاص بجهاز الاستضافة]:8888

    بهذا الشكل، يجب أن تتمكن من الوصول إلى خادم Jupyter Notebook على جهاز الاستضافة من خلال متصفح الويب. ويمكنك من خلال ذلك البدء في التفاعل مع الدفاتر التفاعلية وتنفيذ الأوامر البرمجية بحرية.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، هناك المزيد من المعلومات التي يمكننا استكمالها لفهم عملية الوصول إلى خادم Jupyter Notebook الذي يعمل داخل حاوية Docker على جهاز الاستضافة.

    عندما تقوم بتشغيل حاوية Docker وتحديد توجيه منفذ الحاوية (باستخدام -p 8888:8888)، فإنك تقوم بإعلام Docker أن المنفذ 8888 داخل الحاوية يجب أن يتم توجيهه إلى المنفذ 8888 على جهاز الاستضافة. ومع ذلك، يستخدم Jupyter Notebook عادة “localhost” كعنوان IP افتراضي للجهاز الحالي. ولكن عند استخدام “localhost” داخل الحاوية، فإنه يشير فقط إلى الحاوية نفسها، وليس إلى جهاز الاستضافة الخارجي.

    لذا، عندما تحاول الوصول إلى خادم Jupyter Notebook من جهاز الاستضافة، يجب عليك استخدام عنوان IP الصحيح لجهاز الاستضافة مع المنفذ الموجه (8888)، وهذا يتطلب التعرف على عنوان IP الخاص بجهاز الاستضافة.

    يمكنك استخدام الأمر ifconfig للعثور على عنوان IP لجهاز الاستضافة، والذي سيظهر ضمن قائمة الواجهات الشبكية المتاحة مثل eth0 أو wlan0. يمكنك استخدام العنوان IP الذي تجده بجانب واجهة الشبكة التي تستخدمها للاتصال بالإنترنت.

    بعد ذلك، يمكنك فتح متصفح الويب على جهاز الاستضافة وإدخال العنوان IP متبوعًا بالمنفذ الموجه (8888) في شريط العنوان، مما يتيح لك الوصول إلى خادم Jupyter Notebook.

    إذا كنت تعمل في بيئة مشاركة أو بيئة مستضافة، قد تحتاج أيضًا إلى تحديد الإعدادات للسماح بالوصول إلى الحاوية من خلال شبكة الإنترنت العامة، وذلك عن طريق إعدادات الشبكة أو الجدار الناري (Firewall) إذا كانت مطبقة.

  • 10/03/2024
    3

    تنفيذ الكود بشكل تفصيلي في Jupyter Notebook

    في Jupyter Notebook، يمكنك تنفيذ الكود سطراً بسطر باستخدام مفتاح التشغيل السريع (Shift + Enter)، وهذا يقوم بتشغيل الخلية الحالية ونقل المؤشر إلى الخلية التالية. يمكنك استخدام هذا لتحليل الكود بشكل تفصيلي بدون الحاجة لتشغيل الكود كله.

    بالنسبة للتحقق من قيم المتغيرات دون استخدام print()، يمكنك استخدام السطر الأخير في الخلية لعرض قيمة أخر متغير تم تحديده. على سبيل المثال، إذا كان لديك الكود التالي:

    python
    a = 5
b = 10
c = a + b

    عند تنفيذ الخلية، يمكنك ببساطة كتابة c في الخلية التالية لعرض قيمة c دون الحاجة لاستخدام print().

    لا يجب عليك تعليق الأسطر التي لا تريد تنفيذها، بل يمكنك ببساطة تنفيذ السطر الذي تريده من الكود الذي تعمل عليه.

    إذا كنت تفضل القيام بذلك بأسلوب شبيه بـ MATLAB، فيمكنك تقسيم الكود إلى خلايا صغيرة وتنفيذ كل خلية على حده بدلاً من تنفيذ الخلية كاملة.

    المزيد من المعلومات

    بالتأكيد! إليك بعض المعلومات الإضافية حول تنفيذ الكود في Jupyter Notebook:

    1. يمكنك تنفيذ خلية واحدة باستخدام مفتاح Shift + Enter، كما ذكرت سابقًا. أيضًا، يمكنك استخدام مفتاح Ctrl + Enter لتنفيذ الخلية الحالية دون نقل المؤشر.

    2. يمكنك تنفيذ خلية جديدة باستخدام مفتاح Alt + Enter، وهذا سينشئ خلية جديدة أسفل الخلية الحالية وينفذها.

    3. لتنفيذ جميع الخلايا في الدفتر بالترتيب، يمكنك استخدام مفتاح Ctrl + Shift + Enter.

    4. يمكنك استخدام علامات التعليق (#) لتعليق الأسطر التي لا تريد تنفيذها، ولكن ليس من الضروري القيام بذلك لتنفيذ جزء معين من الكود.

  • 08/03/2024
    4

    حل مشكلة الاستيراد في Jupyter Notebook

    It looks like you’re experiencing an issue with importing TensorFlow in your Jupyter notebook, even though it’s installed in your environment. This kind of problem can occur when Jupyter is using a different Python interpreter than the one where TensorFlow is installed. Here are a few steps you can try to resolve this issue:

    1. Check Jupyter’s Kernel: Ensure that the Jupyter notebook is using the same Python environment where TensorFlow is installed. You can do this by checking the kernel information at the top right of the notebook. If it’s not the correct kernel, you can change it by selecting the correct kernel from the “Kernel” menu in the notebook.

    2. Install TensorFlow in Jupyter’s Kernel: If you’re using a different kernel, you can install TensorFlow in that kernel by running !pip install tensorflow in a notebook cell. This will install TensorFlow in the current kernel environment.

    3. Restart Jupyter Kernel: Sometimes, restarting the Jupyter kernel can resolve import issues. You can do this by selecting “Kernel” -> “Restart” in the Jupyter notebook menu.

    4. Check Python Version: Ensure that the Python version used by Jupyter is compatible with TensorFlow. TensorFlow may require Python 3.6 or later, so if you’re using an older version, you may need to upgrade.

    5. Check Environment Variables: If you’re using Anaconda, make sure that the Anaconda environment where TensorFlow is installed is activated in your Jupyter notebook session. You can do this by running conda activate tensorflow before starting Jupyter.

    By following these steps, you should be able to resolve the import error and use TensorFlow in your Jupyter notebook.

    المزيد من المعلومات

    بالتأكيد، هنا بعض المعلومات الإضافية التي قد تكون مفيدة:

    1. تأكيد الإصدارات: تأكد من أن الإصدارات المستخدمة متوافقة مع بعضها البعض. على سبيل المثال، تأكد من أن إصدار TensorFlow الذي تستخدمه متوافق مع إصدار Python الذي يعمل به المفكرة.

    2. إعادة تثبيت TensorFlow: قم بإعادة تثبيت TensorFlow في البيئة التي تعمل بها المفكرة باستخدام الأمر !pip install tensorflow في خلية المفكرة.

    3. تحقق من الطرق الأخرى لتثبيت TensorFlow: إذا كنت تستخدم طريقة مخصصة لتثبيت TensorFlow مثل تثبيتها من مصدر آخر غير مستودع pip، فقد تحتاج إلى ضبط بعض الإعدادات لتحديد مكان تثبيت TensorFlow بشكل صحيح.

    4. تحقق من صلاحيات التثبيت: تأكد من أن لديك صلاحيات كافية لتثبيت المكتبة في البيئة التي تستخدمها المفكرة.

    5. تحقق من الرسائل الخطأ: قم بفحص أي رسائل خطأ تظهر عند محاولة استيراد TensorFlow للعثور على أي مؤشرات على مشكلة محتملة.

    6. استشر المجتمع: إذا لم تتمكن من حل المشكلة، فقد تجد المزيد من المساعدة في منتديات أو مجتمعات TensorFlow حيث يمكن أن يكون الناس قد واجهوا مشكلة مماثلة ويمكنهم تقديم المساعدة.

  • 08/03/2024
    4

    إنشاء مفكرة Jupyter Notebook بواسطة Python

    كيفية إنشاء/تعديل مفكرة جوبيتر من الكود (باستخدام Python)

    لإنشاء أو تعديل مفكرة Jupyter Notebook من الكود باستخدام Python، يمكنك استخدام مكتبة nbformat للتعامل مع هيكل المفكرة وإضافة الخلايا والمحتوى الذي ترغب فيه. فيما يلي خطوات لإنشاء مفكرة جديدة وتعبئتها بالمحتوى:

    1. تثبيت مكتبة nbformat

    تأكد من تثبيت مكتبة nbformat إذا لم تكن مثبتة بالفعل. يمكنك تثبيتها باستخدام pip:

    bash
    pip install nbformat

    2. استيراد الحزم اللازمة

    python
    import nbformat as nbf
from nbformat.v4 import new_notebook, new_code_cell, new_markdown_cell

    3. إنشاء مفكرة جديدة

    python
    nb = new_notebook()

    4. إضافة خلية برمجية (Code Cell)

    python
    code = """
# This is a code cell
import numpy as np
import pandas as pd
"""
cell = new_code_cell(source=code)
nb.cells.append(cell)

    5. إضافة خلية نصية (Markdown Cell)

    python
    markdown = """
# This is a markdown cell
You can write **Markdown** here.
"""
cell = new_markdown_cell(source=markdown)
nb.cells.append(cell)

    6. حفظ المفكرة

    python
    nbf.write(nb, 'example.ipynb')

    يمكنك تعديل الخلايا والمحتوى بحسب احتياجات مشروعك. بعد ذلك، يمكنك تشغيل المفكرة بواسطة Jupyter Notebook لاستكمال العمل عليها.

    ملاحظات:

    • يمكنك استخدام متغيرات Python لتوليد المحتوى الديناميكي داخل الخلايا.
    • يمكنك تعديل العنوان وإضافة المزيد من الخلايا حسب احتياجاتك.

    بهذه الطريقة، يمكنك إنشاء وتعديل مفكرة Jupyter Notebook من خلال كود Python، مما يسهل عملية إنشاء مشاريعك بشكل أوتوماتيكي.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع! يمكننا إضافة المزيد من الخلايا والمحتوى إلى المفكرة بحسب الاحتياجات. على سبيل المثال، يمكننا إضافة خلية تحتوي على قائمة بالمكتبات التي تحتاجها في كل مفكرة، وكذلك خلية لتحديد متغيرات البيانات الخاصة بك.

    إضافة خلية لقائمة المكتبات المستخدمة:

    python
    libraries = """
# Libraries used in this notebook
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
"""
cell = new_code_cell(source=libraries)
nb.cells.append(cell)

    إضافة خلية لتحديد متغيرات البيانات:

    python
    data_variables = """
# Data variables
data_path = 'path/to/your/data.csv'
"""
cell = new_code_cell(source=data_variables)
nb.cells.append(cell)

    باستخدام هذه الطريقة، يمكنك تعبئة المفكرة بالمحتوى الذي تحتاجه بشكل آلي، مما يوفر الوقت والجهد في كل مشروع جديد تقوم بإنشائه.

  • 13/02/2024
    16

    حل مشكلة صلاحيات الوصول في Jupyter notebook

    عند مواجهتك لمشكلة في فتح بيئة Jupyter notebook بعد تثبيت Anaconda، يبدو أن لديك خطأ في أذونات الوصول إلى المجلد الذي يستخدمه Jupyter لتخزين الملفات المؤقتة. يتضح من السجل الذي قدمته أن البرنامج يواجه صعوبة في الوصول إلى المسار “/Users/JDMac/Library/Jupyter/runtime” بسبب صلاحيات الوصول المرفوضة.

    لحل هذه المشكلة، يمكنك اتباع الخطوات التالية:

    1. تغيير صلاحيات المجلد:
      قم بتغيير صلاحيات المجلد “/Users/JDMac/Library/Jupyter/runtime” بحيث يكون لديك الإذن الكامل للوصول إليه. يمكنك القيام بذلك باستخدام أمر chmod في الطرفية. على سبيل المثال:

      bash
      chmod 777 /Users/JDMac/Library/Jupyter/runtime

    2. إعادة تشغيل Jupyter:
      بعد تغيير صلاحيات المجلد، حاول إعادة تشغيل Jupyter notebook مرة أخرى. استخدم الأمر:

      jupyter notebook

    3. تحديث Anaconda:
      تأكد من أن لديك أحدث إصدار من Anaconda. يمكنك تحديثها باستخدام الأمر:

      sql
      conda update anaconda

    4. تثبيت مكونات ناقصة:
      تأكد من أنك قد قمت بتثبيت جميع مكونات Jupyter بشكل صحيح. يمكنك إعادة تثبيتها باستخدام:

      conda install jupyter

    بعد تنفيذ هذه الخطوات، يجب أن تكون قادرًا على فتح Jupyter notebook بدون مشاكل. في حال استمرار المشكلة، قد تحتاج إلى فحص الإعدادات الأخرى لبيئتك والتأكد من تكوينها بشكل صحيح.

    المزيد من المعلومات

    تعاني من مشكلة في فتح بيئة Jupyter notebook بعد تثبيت Anaconda على جهازك. يبدو أن الخطأ ينتج عن صعوبة البرنامج في الوصول إلى المجلد “/Users/JDMac/Library/Jupyter/runtime” بسبب صلاحيات الوصول المرفوضة.

    يعد هذا الخطأ نتيجة لعدم حصول البرنامج على الإذن الكامل للوصول إلى المجلد المحدد. لحل هذه المشكلة، يمكن اتخاذ عدة خطوات.

    أولًا، يمكنك تغيير صلاحيات المجلد باستخدام أمر chmod في الطرفية، حيث يمنح هذا الأمر إذنًا كاملًا للمستخدم. يمكنك استخدام الأمر التالي:

    bash
    chmod 777 /Users/JDMac/Library/Jupyter/runtime

    ثم، حاول إعادة تشغيل Jupyter notebook باستخدام الأمر:

    bash
    jupyter notebook

    إذا استمرت المشكلة، يمكنك التحقق من تحديث Anaconda للتأكد من أنك تستخدم الإصدار الأحدث. يمكنك استخدام الأمر التالي:

    bash
    conda update anaconda

    كما يمكنك إعادة تثبيت مكونات Jupyter باستخدام الأمر:

    bash
    conda install jupyter

    تأكد من تنفيذ هذه الخطوات بترتيبها وتحت إشراف المستخدم الذي يمتلك صلاحيات الإدارة على النظام. بعد ذلك، يجب أن تتمكن من فتح Jupyter notebook بدون مشاكل. إذا استمرت المشكلة، قد تحتاج إلى فحص الإعدادات الأخرى لبيئتك والتأكد من تكوينها بشكل صحيح.

  • 07/02/2024
    6

    تكامل الرموز والشروحات في Jupyter Notebook

    في هذا السياق، يتعلق الأمر بقدرة Jupyter Notebook على دمج رموز Python مباشرة في خلايا Markdown أو العكس، وهو ما يمثل إحدى المزايا الرائعة لهذه البيئة التفاعلية. يُمكن لهذا الأسلوب أن يسهم في توضيح الأفكار وجعل الشرح أكثر فاعلية وتفاعلية.

    عندما نتحدث عن كتابة رموز Python داخل خلية Markdown، يمكنك استخدام علامات التكامل باستخدام العلامات الرياضية، مثل:

    python
    \[ \int x^2 dx \]

    وبذلك يتم تكامل x2x^2 بالنسبة لـ xx داخل الخلية. بالطبع، يمكنك استخدام هذه الفكرة لتضمين أكواد Python أو حتى الرسوم البيانية داخل الخلية نفسها.

    على سبيل المثال، يمكنك استخدام الكود التالي لعرض نص Markdown وكود Python في نفس الخلية:

    markdown
    ## القسم الأول: مقدمة

هنا يمكنك إدراج نص Markdown لشرح الفكرة.

```python
# القسم الثاني: كود Python
def calculate_square(x):
    return x ** 2

result = calculate_square(5)
print(result)

    وبهذه الطريقة، يمكنك دمج النصوص التوضيحية والشروحات مع أكواد Python في نفس الخلية، مما يسهل على القارئ فهم السياق وتنفيذ الأكواد بشكل مباشر.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، يُمكن أن يكون تكامل أكواد Python داخل خلايا Markdown في Jupyter Notebook تقنية مهمة لتحسين تواصل الأفكار وتبسيط الشروحات. فيما يلي المزيد من المعلومات حول هذا الموضوع:

    استخدام الصور:

    يُمكن أيضًا تضمين الصور داخل خلايا Markdown باستخدام الرمز التالي:

    markdown
    ![اسم الصورة](رابط الصورة)

    يُمكنك تغيير “اسم الصورة” إلى اسم يعكس محتوى الصورة و”رابط الصورة” إلى الرابط الذي يشير إلى مكان الصورة على الإنترنت أو مسار الصورة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

    تخصيص النص:

    يُمكنك أيضًا تحسين شكل النص داخل خلايا Markdown باستخدام علامات التنسيق، مثل:

    • عنوان النص:
    markdown
    # هذا هو عنوان كبير
## هذا هو عنوان أصغر
    • نص مائل:
    markdown
    *هذا نص مائل*
    • تحديد النص:
    markdown
    **هذا نص مُعتمد**

    استخدام الروابط:

    يُمكنك أيضًا إضافة روابط داخل الخلايا باستخدام الرمز التالي:

    markdown
    [نص الرابط](رابط الوجهة)

    دمج أكواد Python مع الرسوم البيانية:

    باستخدام مكتبة مثل Matplotlib، يمكنك رسم الرسوم البيانية داخل خلية Python وتضمينها في خلية Markdown. على سبيل المثال:

    python
    import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('رسم الدالة الجيبية')
plt.xlabel('الزمن')
plt.ylabel('القيمة')
plt.show()

    استخدام الجداول:

    يمكنك إنشاء جداول باستخدام Markdown بسهولة، على سبيل المثال:

    markdown
    | العنوان الأول | العنوان الثاني |
| -------------- | -------------- |
| قيمة 1         | قيمة 2         |
| قيمة 3         | قيمة 4         |

    هذه الأمثلة تُظهر كيف يُمكن تنويع استخدام Markdown في Jupyter Notebook لجعل المحتوى غنيًا بالتفاصيل والتفاعليات. يمكنك تجربة هذه الأكواد في بيئة Jupyter الخاصة بك لتحسين فهمك ومهارات البرمجة الخاصة بك.

الصفحة التالية
زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق

أنت تستخدم إضافة Adblock

يرجى تعطيل مانع الإعلانات حيث أن موقعنا غير مزعج ولا بأس من عرض الأعلانات لك فهي تعتبر كمصدر دخل لنا و دعم مقدم منك لنا لنستمر في تقديم المحتوى المناسب و المفيد لك فلا تبخل بدعمنا عزيزي الزائر