تحليل وحلول: تفادي قيم NaN في حساب متوسط Numpy Array

في مواجهتك لهذه المشكلة، يبدو أن هناك بعض الأمور التي يجب التحقق منها لفهم سبب عودة قيمة NaN عند حساب المتوسط لهذا الـ np.array. قد يكون السبب في ذلك هو وجود قيم فارغة (NaN) في الصفوف أو ربما هناك قيم غير صحيحة.

في البداية، يمكنك استخدام دالة np.isnan() لفحص وجود قيم NaN في الصفوف. يمكنك تجربة الكود التالي:

pythonCopy code
import numpy as np

# تحقق من وجود NaN في الصفوف
nan_rows = np.isnan(ngma_heat_daily).any(axis=1)
print("عدد الصفوف التي تحتوي على NaN:", np.sum(nan_rows))

# استبعاد الصفوف التي تحتوي على NaN وحساب المتوسط
filtered_array = ngma_heat_daily[~nan_rows]
average_value = np.mean(filtered_array)

print("المتوسط بعد استبعاد الصفوف التي تحتوي على NaN:", average_value)

هذا الكود يستخدم np.isnan(ngma_heat_daily).any(axis=1) للتحقق من وجود NaN في كل صف، ثم يستخدم ~nan_rows لاستبعاد الصفوف التي تحتوي على NaN، وأخيراً يحسب المتوسط للصفوف المتبقية.

إذا لم يكن هذا السبب، يمكن أن يكون هناك قيم غير صحيحة أو لا نهائية (infinity) في الصفوف. يمكنك استخدام np.isinf() لفحص وجود قيم لا نهائية.

pythonCopy code
# تحقق من وجود infinity في الصفوف
inf_rows = np.isinf(ngma_heat_daily).any(axis=1)
print("عدد الصفوف التي تحتوي على infinity:", np.sum(inf_rows))

# استبعاد الصفوف التي تحتوي على infinity وحساب المتوسط
filtered_array_inf = ngma_heat_daily[~inf_rows]
average_value_inf = np.mean(filtered_array_inf)

print("المتوسط بعد استبعاد الصفوف التي تحتوي على infinity:", average_value_inf)

باستخدام هذين الكودين، يمكنك فحص الصفوف التي تحتوي على NaN أو infinity ومن ثم استبعادها لحساب المتوسط بشكل صحيح.

بالطبع، في حال لم يكن الكودين السابقين قد حلّا للمشكلة، يمكننا استكمال التحقيق لفهم المزيد من التفاصيل حول البيانات والكود. هنا بعض الخطوات التي يمكنك اتخاذها لتحليل المشكلة بشكل أعمق:

1. استكشاف قيم الصفوف:
   قد تقوم بطباعة بعض الصفوف التي تحتوي على NaN أو infinity لفهم ما إذا كانت هناك قيم غير صحيحة. يمكنك استخدام الكود التالي:

   pythonCopy code
   # طباعة بعض الصفوف التي تحتوي على NaN
   nan_rows_indices = np.where(np.isnan(ngma_heat_daily))
   print("Indices of rows with NaN:", nan_rows_indices)
   print("Rows with NaN values:", ngma_heat_daily[nan_rows_indices])
   
   # طباعة بعض الصفوف التي تحتوي على infinity
   inf_rows_indices = np.where(np.isinf(ngma_heat_daily))
   print("Indices of rows with infinity:", inf_rows_indices)
   print("Rows with infinity values:", ngma_heat_daily[inf_rows_indices])
   

2. فحص النوعية والنطاق:
   تحقق من نوع البيانات في الـ np.array وتأكد من أن جميع القيم تناسب العملية التي تقوم بها. يمكنك استخدام dtype للتحقق من نوع البيانات:

   pythonCopy code
   print("نوع البيانات:", ngma_heat_daily.dtype)
   

   كما يمكنك التحقق من النطاق الذي تتراوح فيه القيم للتأكد من أنها ضمن الحدود المقبولة.

3. تحليل الكود بشكل أعمق:
   قم بفحص الطريقة التي تقوم بها بحساب المتوسط وتأكد من أنها تتناسب مع هيكل البيانات الخاص بك. قد يكون هناك خطأ في الطريقة التي تقوم بها بها عملية الفلترة.

   pythonCopy code
   # تحليل الطريقة التي تقوم بها بحساب المتوسط
   print("الكود الخاص بحساب المتوسط:", inspect.getsource(np.average))
   

   يمكن أن يساعد فحص الكود الداخلي لدالة حساب المتوسط في فهم ما إذا كان هناك شيء غير مألوف.

من خلال هذه الخطوات، يمكنك أن تحصل على مزيد من المعلومات حول البيانات والكود، وبالتالي يكون بإمكاننا تحديد السبب والعثور على الحلا المناسب لمشكلة القيم NaN في متوسط الـ np.array الخاص بك.