لوحة المتصدرين

السلام عليكم اريد استخدام Directions API الخاص ب google map يطلب انشاء فاتورة لما ادخلت بطاقة فيزا ليست باسمي وليست من بدي هل هاذا السبب او هناك مشكل اخر

أنا لا أعرف أي اضافات او ادوات أنا قصدت التأكد أن استخدام مطور الواجهة اﻷمامية لملف فيجما وعدم بناء الكود من الصفر يتسبب في أن يكون الكود غير نظيف أو غير قابل للصيانة؟

استفسار ماهي الدوره القادمة هل هي عن الامن السبراني ولماذا لا تطرح هذي الدوره اكادمية حسوب برغم ان هذي الدوره محتواها ناقص في الوطن العربي

السلام عليكم انا كتبت الكود لمعرفت ما هي الفئات العمرية الأكثر عرضة للإصابة بمرض السكري بس انا عاوز اعرف كمان عدد حالات الحمل لمريض , يعني 20-29 دي الفئاء الاكثر اصابه بمرض السكري انا بقا عاوز اعرف عدد حالات الحمل في الفترء دي اي ؟ ده الكود bins = [20, 30, 40, 50, 60, 70 , 80 , np.inf] label = ['20-29' , '30-39' , '40-49' , '50-59' , '60-69' , '70-97' , '80+'] diabetes['Age Group'] = pd.cut(diabetes['Age'] , bins=bins , labels=label , right=False) # Count the number of diabetic patients in each age group age_group_counts = diabetes[diabetes['Outcome'] == 1]['Age Group'].value_counts() print(age_group_counts) # Plot the bar chart age_group_counts.plot(kind='bar' , color='skyblue') plt.title("Age Groups Most at Risk for Diabetes") plt.xlabel("Age Group") plt.ylabel("Number of Diabetic Cases") plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() ودي البيانات المستخدم diabetes_clean1.csv

وعليكم السلام! لإضافة تحليل لحالات الحمل ضمن هذه الفئات العمرية، يمكنك حساب المتوسط أو مجموع عدد حالات الحمل لكل فئة عمرية. بيانات الحمل موجودة في عمود Pregnancies، يمكنك استخدام الكود التالي لإضافة هذا التحليل إلى الكود الذي كتبته: # إضافة عمود الفئات العمرية bins = [20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, np.inf] label = ['20-29', '30-39', '40-49', '50-59', '60-69', '70-97', '80+'] diabetes['Age Group'] = pd.cut(diabetes['Age'], bins=bins, labels=label, right=False) # حساب عدد حالات الحمل لمصابين السكري في كل فئة عمرية pregnancy_counts = diabetes[diabetes['Outcome'] == 1].groupby('Age Group')['Pregnancies'].sum() # عرض النتائج print("عدد حالات الحمل لمصابين السكري في كل فئة عمرية:") print(pregnancy_counts) # رسم مخطط بياني pregnancy_counts.plot(kind='bar', color='lightcoral') plt.title("Total Pregnancies Among Diabetic Patients by Age Group") plt.xlabel("Age Group") plt.ylabel("Number of Pregnancies") plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() و فى ذلك الكود: تم تقسيم البيانات إلى فئات عمرية كما فعلت انت. ثم استخدمنا groupby لجمع عدد حالات الحمل (Pregnancies) في كل فئة عمرية لمن لديهم نتيجة إصابة بالسكري. ثم رسم المخطط البياني لعرض عدد حالات الحمل لكل فئة عمرية. و فى النهاية سيظهر المخطط البياني إجمالي حالات الحمل لمصابي السكري في كل فئة عمرية، مما يسهل التعرف على الفئات العمرية ذات عدد حالات الحمل المرتفع بين المصابين.

السلام عليكم هو اي التحليل الاحصائي ؟

السلام عليكم هو الDataFrame و الSeries يعتبر نوع من انوع هياكل البيانات ؟

السلام عليكم هو الpipe الموجود في لغه R هو نفس وظيفه الdef في باثيون ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته . لا الـ pipe في لغة R تختلف تمام عن وظيفة def في بايثون حيث في لغة R يستخدم الـ pipe (%>%) لتمرير ناتج دالة كمدخل للدالة التالية بطريقة متسلسلة ومباشرة والتي تسمح لك بتبسيط كتابة الكود عند التعامل مع تسلسل من العمليات. وهي متشابهة في عملها مثل خاصية method chaining في عديد من لغات البرمجة الأخرى. حيث إذا يوجد لديك عملية تريد تنفيذها على عدد من الدوال كلما تنتهي دالة يتم تمرير نتائجها للدالة التي تليها وهنا تسمح لك pipe بتنفيذ ذلك ويمكنك البحث أكثر عن ال method chaining . library(dplyr) data %>% filter(variable > 5) %>% summarise(mean_value = mean(variable)) لاحظ هنا تسلسل الكود حيث يتم تمرير data إلى الدالة filter بعد ذلك يتم تمرير المخرج من الدالة fitler إلى الدالة summarise . أما في بايثون ف def هي كلمة مفتاحية تستخدم لتعريف دالة جديدة يمكنك إستدعائها وتمرير البيانات لها وهي وظيفة مختلفة تماما عن ال pipe .

بالطبع لا، حيث pipe في R عبارة عن دالة تستخدم لتمرير قيمة من خلال سلسلة من الدوال. تُستخدم %>% لتمثيل pipe في R، لتسهيل قراءة وكتابة الكود، خاصة عند التعامل مع سلسلة من العمليات على البيانات، كالتالي: data %>% mutate(new_column = old_column * 2) %>% filter(new_column > 10) لاحظ %>% هي لتمرير البيانات من خلال mutate ثم filter. بينما def في Python هي كلمة رئيسية محجوزة لتعريف دالة جديدة، كالتالي: def add_numbers(x, y): return x + y result = add_numbers(5, 3) print(result) تم تعريف دالة add_numbers التي تُستخدم لاحقًا لحساب مجموع 5 و 3.

كنموذج سريع لا مشكلة في ذلك، لكن لتطوير المشروع فذلك لا يصلح، حيث يجب تعديل الكود ليتوافق مع الجودة المطلوبة.

إن ملفات فيجما (Figma) هي مستندات تصميم يتم إنشاؤها باستخدام أداة فيجما (Figma)، وهي أداة تصميم تتيح للمصممين إنشاء واجهات المستخدم (UI) وتجارب المستخدم (UX)، وكذلك تصميم الرسوم مثل الأيقونات والنماذج التفاعلية وغيرها. وهي فقط تقوم بتوضيح الموقع كصور لما سيكون عليه ويستخدمها بعد ذلك مطور الواجهة الأمامية لإنشاء الموقع حتي يظهر تماما كما في الصور في Figma. ونعم هناك أدوات تقوم بوضع لها تصميم Figma وتقوم بإستخراج ملفات HTML و CSS لهذا التصميم ومعظم الأدوات تقوم فقط بإستخراج HTML ووضع ال CSS في نفس الصفحة وهنا تكمن المشكلة . حيث تلك الأدوات تقوم بتوليد كود غير مفهوم وصعب قرائته و صيانته وأيضا يكون غير منظم تماما . لهذا لا يجب إستخدام هذه الأدوات لطرح الكود المستخرج منها للعمل . حيث ستقابلك مشاكل عديدة بعد ذلك في التعديل والتنظيم والصيانة. والأفضل هو أخذ مطور الواجهة الأمامية الملف Figma كصور فقط و إنشاء الأكواد بنفسه من الصفر حتي يكون الكود تمام مطابقا للشكل والمواصفات في Figma

للتوضيح، الـ Series ستجد أنها تستخدم بشكل شائع لتمثيل سلسلة زمنية Time Series أو بيانات متسلسلة مثل درجات الحرارة أو أسعار الأسهم، وذلك لأنها تتميز بسهولة الوصول إلى البيانات باستخدام الفهرس، أيضًا تستطيع استخدامها في العمليات الحسابية والمنطقية. بينما الـ DataFrame تستخدم بشكل واسع في تحليل البيانات، مثل تحليل البيانات المالية، تحليل البيانات العلمية، تحليل البيانات الاجتماعية، وغيرها، بسبب قدرتها على تخزين أنواع بيانات مختلفة في الأعمدة، وبإمكانك إجراء عمليات دمج وفرز وتصفية البيانات بسهولة. وكلاهما يعملان معًا الـ DataFrame و Series بشكل فعال، مثلاً إنشاء DataFrame من مجموعة من Series، أو استخراج Series من DataFrame.

نعم يعتبر كلاهما نوعا من هياكل البيانات، فـ Series هي عبارة عن هيكل بيانات أحادي البعد تشبه القائمة، حيث تحتوي على بيانات مرتبة يتم تخزينها كقائمة من القيم، ويمكن أن يكون لكل عنصر فيها فهرس خاص به، و تستخدم عادة لتمثيل الأعمدة الفردية في الجداول. أما DataFrame هو هيكل بيانات ثنائي الأبعاد، يشبه الجدول أو قاعدة البيانات حيث يحتوي على صفوف وأعمدة، و يمكن القول بأنه مجموعة من الـSeries معا، حيث يمثل كل عمود Series مختلفة، ويمكن أن يحتوي كل عمود على نوع بيانات مختلف. و يعتبران هيكلين مهمين لمعالجة البيانات وتحليلها في بايثون، ويسمحان بإجراء عمليات متقدمة بشكل سهل وفعال.

لا الـ pipe في لغة R تختلف تماما عن وظيفة الـ def في بايثون، حيث يعتبر مشغل يتم استخدامه لتمرير نتيجة تعبير أو دالة كمدخل للدالة التالية، ويجعل قراءة الكود أكثر سهولة وتتابعا، و غالبا ما يتم استخدامه في حزمة dplyr للتعامل مع البيانات بشكل تسلسلي. يعني وظيفة الـ pipe في R هي أنه يسمح بتمرير البيانات بين الدوال، بينما def في بايثون تستخدم لتعريف دالة جديدة.

تعرف موقع فيه بيانات عربيه؟