كيف تخزن NumPy البيانات في الذاكرة ؟

و عليكم السلام،

هي تقوم بالتخزين بشكل مماثل لآلية التخزين في كافة لغات البرمجة، أي عبارة عن أماكن متجاورة في الذاكرة.

في حال كان هناك أكثر من بعد فيتم التخزين أيضًا بنفس الطريقة، مثلًا في حال 2d يتم تخزين السطر الأول إلى جانبه السطر الثاني و هكذا.

تحياتي.

بتاريخ 8 دقائق مضت قال Kais Hasan:

و عليكم السلام،

هي تقوم بالتخزين بشكل مماثل لآلية التخزين في كافة لغات البرمجة، أي عبارة عن أماكن متجاورة في الذاكرة.

في حال كان هناك أكثر من بعد فيتم التخزين أيضًا بنفس الطريقة، مثلًا في حال 2d يتم تخزين السطر الأول إلى جانبه السطر الثاني و هكذا.

تحياتي.

اه يعني مش متفرقه مش كل قيمه في ماكن  بعيد عن الثاني 

شكراا جدا لحضرتك

لو قمت بإنشاء مصفوفة من 3x3 من الأعداد الصحيحة، فإن NumPy ستقوم بتخصيص 9 عناصر في الذاكرة، وستحدد الشكل على أنه (3, 3)، والنوع على أنه int64، والخطوات على أنها (1, 3) و (3, 1).

أي أن كل عنصر في المصفوفة يتم تخزينه في الذاكرة بشكل متوالي، مع استخدام الخطوات لتحديد مواقع العناصر المجاورة في المصفوفة.

وتلك بنية بيانات تسمى مصفوفة متجانسةhomogeneous array، وهي تُخزن جميع العناصر من نفس نوع البيانات في منطقة متجاورة في الذاكرة.

بالتالي تسمح للمكتبة بالتعامل مع البيانات بشكل فعال ومتوافق مع الذاكرة، مما يجعلها مناسبة للعمليات الحسابية الكبيرة.

للتوضيح أكثر لو قمت بإنشاء مصفوفة NumPy من نوع int تحتوي على 5 عناصر:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

فسيتم تخصيص مساحة في الذاكرة لـ 5 عناصر من نوع int كالتالي:

عنوان	قيمة
0x1000	1
0x1008	2
0x1010	3
0x1018	4
0x1020	5

وتستخدم مؤشرات pointers الذاكرة للوصول إلى العناصر بشكل مباشر.

بتاريخ 3 ساعة قال Mustafa Suleiman:

لو قمت بإنشاء مصفوفة من 3x3 من الأعداد الصحيحة، فإن NumPy ستقوم بتخصيص 9 عناصر في الذاكرة، وستحدد الشكل على أنه (3, 3)، والنوع على أنه int64، والخطوات على أنها (1, 3) و (3, 1).

أي أن كل عنصر في المصفوفة يتم تخزينه في الذاكرة بشكل متوالي، مع استخدام الخطوات لتحديد مواقع العناصر المجاورة في المصفوفة.

وتلك بنية بيانات تسمى مصفوفة متجانسةhomogeneous array، وهي تُخزن جميع العناصر من نفس نوع البيانات في منطقة متجاورة في الذاكرة.

بالتالي تسمح للمكتبة بالتعامل مع البيانات بشكل فعال ومتوافق مع الذاكرة، مما يجعلها مناسبة للعمليات الحسابية الكبيرة.

للتوضيح أكثر لو قمت بإنشاء مصفوفة NumPy من نوع int تحتوي على 5 عناصر:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

فسيتم تخصيص مساحة في الذاكرة لـ 5 عناصر من نوع int كالتالي:

عنوان	قيمة
0x1000	1
0x1008	2
0x1010	3
0x1018	4
0x1020	5

وتستخدم مؤشرات pointers الذاكرة للوصول إلى العناصر بشكل مباشر.

شكراا لحضرتك جدا