البحث في الموقع
المحتوى عن 'مخططات بيانية'.
تم العثور على 3 نتائج
-
تعتبر المخططات والجداول البيانية charts طريقة لعرض المعلومات information المُستخرجة من البيانات الخام data بشكل بصري يساهم في تقديم المعلومة بشكل سهل للمستخدم ويجعل تحليل الأجزاء الكبيرة من البيانات أكثر سهولة، بالإضافة إلى الجاذبية التي تضيفها هذه المخططات على الموقع بسبب الطريقة التفاعلية التي تُقدَّم بها المعلومات. تُؤمّن مكتبات الجافا سكربت لنا تضمين المخططات إلى موقعنا، والتي تمتاز بسهولة الفهم والتعامل، حيث سنتكلم في هذه المقالة عن أهم 3 مكتبات مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة الجافا سكربت ومتخصصة في المخططات البيانية. في هذه المقالة سنتعلم عن أهم 3 مكتبات مفتوحة المصدر متخصصة في المخططات في الجافاسكربت مكتبة chart.js إن مكتبة chart.js هي مكتبة مفتوحة المصدر مكتوبة بالجافا سكربت تسمح لنا ببناء مخططات بيانية جميلة متحركة وتفاعلية نستخدمها في تطبيقات الويب، وهي متاحة تحت ترخيص MIT. يمكن يمكن من خلال هذه المكتبة بناء العديد من المخططات والرسوم البيانية المثيرة للإعجاب بمافيها مخططات الأعمدة bar charts، المخططات الخطية line charts، مخططات المساحة area charts، المقاييس الخطية linear scale، المخططات البيانية المبعثرة scatter charts. تمتاز المخططات المبنية بواسطة هذه المكتبة بأنها متجاوبة بشكل كامل مع غالبية الأجهزة، حيث يتم استدعاؤها وتضمينها في صفحة الويب باستخدام عناصر HTML5. سنطرح مثالًا توضيحيًا لطريقة رسم مخطط أعمدة باستخدام هذه المكتبة، حيث سنُضمِّمن مكتبة chart.js الموجودة في content delivery Network (اختصارًا CDN)، مع العلم أن البيانات المذكورة في المثال توضيحية فقط. <!DOCTYPE html> <html> <head> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/2.5.0/Chart.min.js"></script> </head> <body> <canvas id="bar-chart" width=300" height="150"></canvas> <script> new Chart(document.getElementById("bar-chart"), { type: 'bar', data: { labels: ["North America", "Latin America", "Europe", "Asia", "Africa"], datasets: [ { label: "Number of developers (millions)", backgroundColor: ["red", "blue","yellow","green","pink"], data: [7,4,6,9,3] } ] }, options: { legend: { display: false }, title: { display: true, text: 'Number of Developers in Every Continent' }, scales: { yAxes: [{ ticks: { beginAtZero:true } }] } } }); </script> </body> </html> كما نرى في المثال، يتم إنشاء المخطط وتسمية نوعه عندما أسندنا القيمة bar إلى type (يمكن اختيار نوع المخطط هنا مثلًا يمكن تغيير نوع المخطط إلى horizontalBar) نسند قيم ألوان الأعمدة من خلال مصفوفة إلى backgroundColor ونلاحظ أن كل لون أسند إلى اسم العمود الذي يحمل نفس رقم الفهرسة في مصفوفة labels وسيكون الخرج بالشكل التالي: مكتبة Chartist.js مكتبة Chartist.js هي هي مكتبة تحريك بسيطة مكتوبة بلغة جافا سكربت تُستخدم لبناء مخططات وتصميمات جميلة متجاوبة وقابلة للتخصيص، وهي مكتبة مفتوحة المصدر تندرج تحت ترخيص MIT و WTFPL. صممت هذه المكتبة من قبل مجموعة من المطورين الذين كانوا غير راضيين عن الأدوات التي تُستخدم لتصميم المخططات، لذلك قاموا ببناء هذه المكتبة التي توفر ديناميكية رائعة للمصممين والمطورين. للبدء باستخدام هذه المكتبة ضمن تطبيقنا، نحتاج أولًا لتضمين ملف المكتبة Chartist.js والملف CSS، ويمكننا بعدها البدء ببناء العديد من أنواع المخططات والرسوم البيانية مثل مخططات الأعمدة، المخططات الخطية، بالإضافة إلى أنها إضافة بعض التحريك animation، حيث تقوم باستخدام SVG لاستدعاء وتحريك المخططات ديناميكيًا. سنطرح هنا مثالًا عن طريقة استخدام هذه المكتبة لبناء مخطط الفطيرة pie chart: <!DOCTYPE html> <html> <head> <link href="https//cdn.jsdelivr.net/chartist.js/latest/chartist.min.css" rel="stylesheet" type="text/css" /> <style> .ct-series-a .ct-slice-pie { fill: hsl(100, 20%, 50%); /* filling pie slices */ stroke: white; /*giving pie slices outline */ stroke-width: 5px; /* outline width */ } .ct-series-b .ct-slice-pie { fill: hsl(10, 40%, 60%); stroke: white; stroke-width: 5px; } .ct-series-c .ct-slice-pie { fill: hsl(120, 30%, 80%); stroke: white; stroke-width: 5px; } .ct-series-d .ct-slice-pie { fill: hsl(90, 70%, 30%); stroke: white; stroke-width: 5px; } .ct-series-e .ct-slice-pie { fill: hsl(60, 140%, 20%); stroke: white; stroke-width: 5px; } </style> </head> <body> <div class="ct-chart ct-golden-section"></div> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/chartist.js/latest/chartist.min.js"></script> <script> var data = { series: [45, 35, 20] }; var sum = function(a, b) { return a + b }; new Chartist.Pie('.ct-chart', data, { labelInterpolationFnc: function(value) { return Math.round(value / data.series.reduce(sum) * 100) + '%'; } }); </script> </body> </html> تتيح لنا هذه المكتبة استخدام العديد من الأنماط Style المُعرَّفة مسبقًا في ملفات CSS التي قمنا بتضمينها في البداية بدلًا من كتابة الأنماط بشكل كامل يدويًا حيث يمكننا استخدام هذه الأنماط في التحكم بشكل المخطط الذي قمنا ببنائه. يُستخدم الصف .ct-chart المبني مُسبقًا في CSS لبناء حاوية container للمخطط، ويستخدم الصف .ct-golden-section للحصول على النسبة aspect ratios المستخدمة في تكبير وتصغيير التصميم ليتلائم مع التصميم المتجاوب responsive design وبالتالي يخفف عنا حساب الأبعاد. واستخدمنا الصف الافتراضي .ct-series-a لتحديد شكل الأقسام الموجودة في المخطط، حيث يمكن استبدال الحرف a للحصول على أشكال أخرى مبنية مُسبقًا. وقد استخدمنا التابع Chartist.Pie لبناء مخطط الفطيرة، وفي حال كنا نريد بناء شكل نوع آخر من المخططات مثل المخطط الخطي يمكن استخدام التابع Chartist.Line وسيكون الخرج لهذا الكود بالشكل: مكتبة D3.js تُعتبر المكتبة D3.js مكتبة أخرى مهمة مفتوحة المصدر مكتوبة بالجافا سكربت. وهي متاحة تحت رخصة BSD. وتقوم هذه المكتبة التي توفر أيضا تحريك ثلاثي الأبعاد 3D animation باستخدام HTML5، SVG، و CSS كإطار لعملها ضمن صفحة الويب. تقوم هذه المكتبة على على مبدأ أساسي في العمل وهو بناء مستند (Document Object Model) DOM ثم معالجته بالاعتماد على التوابع والبيانات المتوفرة داخله لنحصل منها على المخطط البياني الذي نريد بناؤه من خلال إحداث تغييرات في المستند. سنطرح هنا مثال عن مخطط الأعمدة باستخدام هذه المكتبة: <!DOCTYPE html> <html> <head> <style> .chart div { font: 15px sans-serif; background-color: lightblue; text-align: right; padding:5px; margin:5px; color: white; font-weight: bold; } </style> </head> <body> <div class="chart"></div> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/5.5.0/d3.min.js"></script> <script> var data = [342,222,169,259,173]; d3.select(".chart") .selectAll("div") .data(data) .enter() .append("div") .style("width", function(d){ return d + "px"; }) .text(function(d) { return d; }); </script> </body> </html> حيث قمنا أولًا ببناء وسم style يحوي جميع اختياراتنا لشكل المخطط ويتم ربطها مع عقدة DOM لمعالجتها بنفس الطريقة التي يعمل بها jQuery. بعد حفط البيانات في المستند document يقوم التابع .enter() بالإذن ببدء التطبيق invoke لبناء العقدة الجديدة التي تحمل البيانات بالنسبة لجميع وكل التوابع التي تلي التابع .enter() فسيتم استدعاؤها من أجل كل عنصر من البيانات. وسيكون الخرج بالشكل التالي: الخلاصة توفر مكتبات المخططات في الجافا سكربت أدوات فعالة لإظهار البيانات بشكل بصري في الموقع الالكتروني الخاص بك، وهذا يزيد من جمالية وتفاعل الموقع. ترجمة وبتصرّف للمقال 3 top open source JavaScript chart libraries لصاحبه Dr. Michael J. Garbade -
يكثُر استخدام المخططات البيانيّة في مواقع الويب لتقريب المعلومة للزّائر. سنرى في هذا الدرس كيفية إنشاء مخطّطات بيانية في تطبيق Laravel باستخدام مكتبة Morris.js. سنفترض أن لديك مشروع Laravel معدًّا وجاهزًا للعمل، وقاعدة بيانات مضبوطة. تتلخّص خطوات هذا الدرس في ما يلي: إنشاء نموذج Model للتطبيق إضافة للتهجيرات Migrations المرتبطة به. إنشاء متحكّمات Controllers وعروض Views لإظهار البيانات للزائر. إنشاء معمل نماذج Model Factory لإضافة بيانات إلى قاعدة البيانات من أجل عرضها على هيئة مخططات بيانية. استخدام Mirror.js لتنسيق البيانات وعرضها في مخطّطات. النموذج نبدأ بإنشاء نموذج نُسمّيه Widget؛ نستخدم الخيار m- لإنشاء تهجير في نفس الوقت: php artisan make:model Widget -m نفتح ملف التهجير ونعدّله ليصبح على النحو التالي: class Widget extends Model { // protected $fillable = ['widget_name']; public $timestamps = false; } أعطينا القيمة false للمتغيّر timestamps$ حتى لا يُملأ الحقلان created_at وupdated_at تلقائيا في جدول البيانات. سنتستخدم معمل النماذج في ما بعد لملْء هذين الحقلين. ننتقل لملف التهجير ونضيف حقلا جديدا باسم widget_name إلى الجدول في قاعدة البيانات؛ تصبح الدالة up على النحو التالي: public function up() { Schema::create('widgets', function (Blueprint $table) { $table->increments('id'); $table->string('widget_name')->unique(); $table->timestamps(); }); } انتهينا الآن من العمل على النموذج والتهجير. يمكنك مراجعة مقال كيف تنشئ نموذجا Model في Laravel للمزيد. نفذ التهجير بالأمر التالي في مجلد المشروع: php artisan migrate تهيئة التطبيق سنحتاج لمسارات للوصول إلى صفحات الموقع، عروض لإظهار البيانات، ومتحكمات للربط بين المسارات، النماذج والعروض. سنستخدم الأمر التالي الذي يُنشئ نموذجا للمستخدمين مع مسارات وعروض جاهزة لتسجيل المستخدمين في قاعدة البيانات وللولوج إلى التطبيق: php artisan make:auth نفتح ملفّ العرض app.blade.php الموجود في المجلّد resources/views/layouts لتحريره. هذا هو المخطّط الرئيس لعروض Blade الذي أنشأه الأمر السابق. ابحث عن التعليق التالي: <!-- Left Side Of Navbar --> والذي توجد أسفله العناصر اليسرى من القائمة العلوية. سنضيف رابطين جديدين إلى القائمة، الأول للائحة بجميع التسجيلات الموجودة في الجدول widgets (كما فعلنا في درس استخدام الاستثناءات Exceptions المخصَّصة في Laravel) والثاني لصفحة المخطَّط البياني: <li><a href="{{ url('/widgets') }}">Widgets</a></li> <li><a href="{{ url('/charts') }}">Chart</a></li> المسارات أضفنا أعلاه رابطين؛ إلا أن المسارات التي تتولى الإجابة عنهما غير موجودة حتى الآن. نفتح ملف routes.php الموجود على المسار app\Http لإضافتها: Route::group(['middleware' => 'web'], function () { Route::auth(); Route::get('/charts', 'HomeController@charts'); }); Route::group(['middleware' => 'web'], function () { Route::auth(); Route::get('/widgets', 'HomeController@widgets_list'); }); Route::group(['middleware' => 'web'], function () { Route::auth(); Route::get('/widget/{id}', 'HomeController@widget_detail'); }); جعلنا المسارات محمية لكي يصل إليها المستخدمون المسجّلون فقط. الجديد هنا (مقارنة مع درس الاستثناءات المخصّصة المُشار إليه أعلاه) هو إضافة المسار charts/ الذي تتولى دالة charts في المتحكّم HomeController الإجابة عنه. بالنسبة للمسارين الآخرين فأحدهما (widgets/) يعرض أسماء جميع التسجيلات في الجدول widgets والآخر ({widget/{id/) يعرض اسم التسجيلة ذات المعرّف id. المتحكم يوجد لدينا متحكّم واحد ناتج عن تطبيق أمر artisan الأخير. هذا المتحكّم هو HomeController. نفتح ملف المتحكّم HomeController.php الموجود على المسار app/Http/Controllers لتحريره. نضيف الدوال المذكورة في ملف المسارات السابق: public function widgets_list() { $widgets = Widget::Paginate(10); return view('widgets.widgets',array('widgets' => $widgets)); } public function widget_detail($id) { $widget = Widget::find($id); return view('widgets.widget_detail', array('widget_name' => $widget->widget_name)); } public function charts() { $yearCounts = Widget::select(DB::raw('year(created_at) as year'), DB::raw('count(widget_name) as `count`')) ->groupBy('year')->get(); $chartData = (sizeof($yearCounts) > ) ? $yearCounts : null; if ($chartData) { return view('widgets.widgets_chart',array('chartData' => $chartData)); } else { return view('widgets.nowidgets'); } } تبحث الدالة widgets_list عن محتويات الجدول widgets باستخدام دوال النموذج Widget. لاحظ أننا نريد تقسيم النتائج إلى صفحات بحيث تحوي كل صفحة عشرة نتائج، لذا استدعينا الدالة Paginate في الصّنف (النموذج) Widget. نُرسل ما عثرنا عليه إلى العرض widgets الموجود في مجلّد widgets ضمن مجلد العروض resources/views. في الدالة widget_detail نبحث عن التسجيلة ذات المعرّف id ونظهرها في العرض widget_detail ضمن مجلد widgets السابق. نأتي الآن للدالة charts التي تهيّئ البيانات لعرضها على هيئة مخطط بياني. نريد أن نعثُر على عدد التسجيلات المدرجة في جدول قاعدة البيانات مجموعة حسب السنة؛ على النحو التالي مثلا: year-|--count 2016 | 16 2015 | 12 2014 | 15 2013 | 11 يمكّننا استعلام SQL التالي من الحصول على ما نريد: SELECT COUNT(widget_name) AS count, YEAR(created_at) AS year FROM widgets GROUP BY year; يمكن أن ننفّذ هذا الاستعلام باستخدام الواجهة DB كالتالي: DB::select('SELECT COUNT(widget_name) AS count, YEAR(created_at) AS year FROM widgets GROUP BY year;'); أو على النحو التالي: Widget::select(DB::raw('year(created_at) as year'), DB::raw('count(widget_name) as `count`')) ->groupBy('year')->get(); نحصُل في كلتا الحالتين على مصفوفة Array من عمودين بناتج تنفيذ الاستعلام. راجع مقال استخدام Eloquent ORM للتعامل مع قاعدة البيانات في Laravel 5 حول الموضوع. لا تنس استيراد النموذج Widget والواجهة DB قبل استخدامهما في المتحكّم: use App\Widget; use DB; نفحص المصفوفة المتحصَّل عليها؛ في حال وجود نتائج نرسلها إلى العرض widgets_chart ضمن المجلد resources/views/widgets؛ وإلا نظهر العرض nowidgets الموجود في نفس المجلّد. سنؤخّر الحديث عن العروض إلى أن ننشئ معمل نماذج لملْء جدول قاعدة البيانات. معمل النماذج وبذر قاعدة البيانات تحدثنا في درس عن استخدام معمل النماذج Model factory لتوليد بيانات الاختبار، سنعمل بنفس المبدأ هنا. ننشئ ملفا باسم WidgetFactory.php على المسار database/factories ونضيف إليه المحتوى التالي: <?php $factory->define(App\Widget::class, function (Faker\Generator $faker){ return [ 'widget_name' => $faker->unique()->word, 'created_at' => $faker->dateTimeBetween($startDate = '-4 years', $endDate = 'now') ]; }); تنشئ الشفرة السابقة تسجيلا في جدول البيانات widgets بتوليد محتويات الحقلين widget_name وcreated_at. لاحظ أننا نستخدم مكتبة Faker. حدّدنا تاريخ created_at بالمجال من قبل أربع سنوات إلى الآن. يأتي الآن دور بذر البيانات. ننشئ صنفا لبذر الجدول widgets: php artisan make:seeder WidgetTableSeeder نفتح الملف database/seeds/WidgetTableSeeder.php ونحرّر الدالة run ليصبح كالتالي: public function run() { Widget::truncate(); factory(Widget::class, 50)->create(); } نحذف محتوى الجدول لكي لا يحصُل تعارض مع البيانات الجديدة التي سنولّدها؛ ثم نستخدم معمل النماذج لإدراج 50 تسجيلة. لا تنس استيراد النموذج Widget: use App\Widget; يمكننا الآن تنفيذ الأمر التالي لبذر البيانات في الجدول: php artisan db:seed --class=WidgetTableSeeder توجد طريقة أخرى هي التي سنستخدمها. نحرّر الملف DataBaseSeeder.php الموجود على نفس مسار WidgetTableSeeder.php ونضيف ما يلي إلى الدالة run: Widget::unguard(); $this->call(WidgetTableSeeder::class); Widget::reguard(); نطلُب نزع الحماية عن الجدول قبل بذره ثم نعيدها إليه. يؤدي النداء call مهمّة البذر. يتيح الملف DataBaseSeeder إمكانية تنفيذ أصناف بذر عدّة بنفس الأمر التالي: php artisan db:seed بقيت الخطوة الأخيرة وهي إنشاء العروض. العروض نأتي الآن للعروض التي ورد ذكرها في المتحكّم دون أن تكون أنشئت. ستجد العروض في الملف المرفق. نشير إلى استخدام التعليمة التاليّة في العرض widgets: {!! $widgets->render() !!} تظهر هذه التعليمة روابط للتنقل بين التسجيلات إذا كان عددها يفوق العشرة. هذا ناتج عن استخدامنا للدالة Paginate في المتحكم أعلاه. نأتي الآن لشرح العرض widgets_chart الذي يتضمن المخطّط البياني الذي نهدف لإنشائه في هذا الدرس. @extends('layouts.app') @section('content') <div class="container"> <div class="row"> <div class="col-md-10 col-md-offset-1"> <div class="panel panel-default"> <div class="panel-heading">Chart</div> <div class="panel-body"> <div id="chart" style="height: 250px;"> </div> </div> </div> </div> </div> </div> <link rel="stylesheet" href="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/morris.js/0.5.1/morris.css"> <script src="//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.9.0/jquery.min.js"></script> <script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/raphael/2.1.0/raphael-min.js"></script> <script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/morris.js/0.5.1/morris.min.js"></script> <script> var data = <?php echo json_encode($chartData) ?>; Morris.Line({ element: 'chart', data: data, xkey: 'year', ykeys: ['count'], labels: ['widgets created'] }); </script> @endsection يمدّد العرضُ العرض الرئيس layouts.app ويعرّف محتوى المقطع content. يوجد في هذا المقطع العنصُر التالي ذي المعرّف chart: <div id="chart" style="height: 250px;"> </div> سيُعرَض المخطّط البياني في هذا العنصُر. تأتي بعد ذلك اعتماديات مكتبة Morris: <link rel="stylesheet" href="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/morris.js/0.5.1/morris.css"> <script src="//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.9.0/jquery.min.js"></script> <script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/raphael/2.1.0/raphael-min.js"></script> <script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/morris.js/0.5.1/morris.min.js"></script> وأخيرا السكربت الذي سيرسُم المخطّط: <script> var data = <?php echo json_encode($chartData) ?>; Morris.Line({ element: 'chart', data: data, xkey: 'year', ykeys: ['count'], labels: ['widgets created'] }); </script> يستقبل السكربت البيانات التي أرسلتها الدالة charts المعرّفة في المتحكم HomeController ويحوّلها إلى صيغة JSON التي تستخدمها مكتبة Morris: var data = <?php echo json_encode($chartData) ?>; ثم نستدعي الدالة Line في مكتبة Morris: Morris.Line({ element: 'chart', data: data, xkey: 'year', ykeys: ['count'], labels: ['widgets created'] }); نمرّر للدالة معرّف العنصُر الذي سنرسم في المخطّط (المعطى element)، البيانات التي نودّ رسمها (data)، عنصُر المصفوفة الذي سيكون في المحور الأفقي للمخطّط (xkey) والعنصُر-أ و العناصر- الذي سيكون على المحور العمودي (ykeys)؛ إضافة للصيقة Label تظهر في المخطّط. نذهب الآن لرابط المشروع؛ بالنسبة لي الرابط هو: http://laraveltips.dev نسجّل مستخدما جديدا (register) ثم نضغط على الرابط Chart لنجد النتيجة التالية (قد يختلف المخطّط البياني عن الموجود في الصورة بسسب أن البيانات مولَّدة عشوائيا). الملف المرفق: laravelchart.zip ترجمة -وبتصرّف- للمقال Charts in Laravel 5.1 with Morris.js لصاحبه Bill Keck. -
تعد لغة R من اللغات التي صعد نجمها حديثا وبشكل سريع بمجال البرمجة العلمية في قطاعي الإحصاء والمعلوماتية الحيوية (bioinformatics) حيث باتت معتمدة على نطاق واسع في كثير من الجامعات ومراكز البحث العلمية، وأصبحنا نرى استخدامها والإشارة إليها في المقالات المنشورة بالمجلات العلمية المحكّمة يزداد بشكل طردي ومتسارع، هذا عدى عن حقيقة كونها لغة حرة مفتوحة المصدر يخضع توزيعها لترخيص GPL الشهير. كل ذلك أدى إلى تزايد ما هو متوفر ومتاح على الشابكة (الإنترنت) من مصادر لها على توزع طيف تلك المصادر، فهناك الكتب الإلكترونية والدروس التعليمية وحتى المناهج الأكاديمية والدورات التدريبية إضافة إلى البرامج الجاهزة والمكتوبة بلغة R لتنفيذ هذه المهمة أو تلك، حتى أنها باتت تحظى ببعض الامتياز مقارنة بالعديد من العمالقة في قطاع البرمجة الرياضياتية العلمية والإحصائية مثل SAS و SPSS خصوصا في مجال توافر الجديد من الطرق والخوارزميات الحديثة، حيث يقاد هذا التوجه في معظمه من طرف الجامعات ممثلة بطلاب الدراسات العليا يحفّزهم على ذلك سهولة بناء الإضافات لهذه اللغة، ويعتبر هذا الأسلوب رغم ما قد يشوبه من نقاط ضعف تتعلق بموثوقية وجودة وغزارة تلك الإضافات الجديدة، والتي تتبع خبرة ومهارة مطوريها وناشريها، لكنها تبقى في القطاع العلمي والأكاديمي أفضل كثيرا من البدائل التجارية التي يعيبها ارتفاع ثمنها من جهة، ومن جهة أخرى بطئ إضافة التحديثات التي تعكس تطور القطاعات العلمية المختلفة، حيث أنها عادة ما تتبع دورة تجارية تتحكم بها الشركات المنتجة. سنحاول في هذه المقالة أن نقدم مدخلا مبسطا ومختصرا لأساسيات هذه اللغة ونستكشف بعضا من إمكانياتها واستخداماتها، والتي أتمنى أن أراها تدرّس في جامعاتنا يوما ما، بحيث تستخدم كأداة للاختبار والتجربة والتطوير ضمن الجلسات العملية لبعض المقررات العلمية في الكليات ذات الاختصاص. هذا هو الجزء الثاني في سلسة مؤلفة من أربع مقالات تهدف إلى التعريف بلغة R حيث قدم الجزء الأول مدخل عام إلى هذه اللغة بما فيها الإحصائيات الوصفية، أما الجزء الثالث فسيتحدث عن كيفية إجراء بعض الاختبارات الإحصائية بلغة R، فيما نختم السلسلة بجزء رابع يتحدث عن بعض التقنيات المتقدمة في هذه اللغة. للتذكير فقط، تستطيع أن تقوم بتحميل لغة R من الموقع الرسمي لها على الرابط http://www.r-project.org، وعملية تنصيب هذه اللغة تخلو من التعقيدات وبانتهاءها يمكنك تشغيل سطر الأوامر الخاص بها من خلال النقر على أيقونة اللغة على سطح المكتبة، وكل مانكتبه تاليا يكون داخل سطر الأوامر هذا، علما أننا نستخدم في كل أمثلتنا إطار البيانات المدعو mtcars والذي يأتي محزوما مع اللغة بشكل إفتراضي، وللحصول على معلومات إضافية عن طبيعة محتوى هذه البيانات يمكنك كتابة الأمر التالي في سطر الأوامر mtcars? ولاختصار طريقة الوصول إلى المعلومات ضمن إطار البيانات ننفذ الأمر (attach(mtcars فنصبح قادرين على استخدام التسمية mpg بدلا من استخدام الطريقة المفصلة mtcars$mpg للدلالة على عدد الأميال المقطوعة بغالون البنزين الواحد. تبدأ أول خطوة من أي تحليل إحصائي باستكشاف ما لدينا من بيانات وذلك من خلال إلقاء نظرة سريعة على بعض المخططات البيانية والرسوم التوضيحية ذات الصبغة الإحصائية والتي عليها أن تقوم بتنفيذ تلك المهمة على أتم وجه، وسنمر في مقالتنا هذه على مجموعة من أهم وأشهر تلك المخططات البيانية الإحصائية محاولين تقديم شرح مختصر عن كل منها يصف طريقة توليده ويوضح ما يتم عرضه وطبيعة الفائدة منه. لدى لغة R تعليمة بسيطة بالصيغة لكنها في ذات الوقت تقدم خدمة عظيمة في إطار عرض ما لدينا من بيانات وتوضيح ما فيها من علاقات محتملة، تدعى هذه التعليمة pairs وتقبل كدخل لها إسم إطار البيانات الذي لدينا كاملا، لتقوم بعدها برسم مصفوفة من المخططات البيانية لكل زوج ممكن من هذه البيانات على شكل مخطط مبعثر (scatter plot) بحيث يظهر كل زوج في مخططين بيانيين يتبادلان فيه مكان التمثيل على المحورين x و y، يظهر الشكل التالي مثالا عن ناتج تنفيذ هذه التعليمة عند تطبيقها على إطار mtcars للبيانات: pairs(mtcars); هنالك ملاحظة أود ذكرها طالما أننا نتحدث عن الرسوم البيانية، فمعشر الإحصائيين لا يفضلون استخدام مخطط القطاعات الدائرية على عكس ما هو شائع في عالم المال والأعمال، ويفضلون بديلا عنها الخطوط البيانية أو حتى التمثيل بالأعمدة وذلك لأن الناس يستطيعون الحكم على الأطوال بشكل أكثر دقة من الأحجام، خصوصا عندما تكون القيم متقاربة. أما لرسم مخطط مبعثر (scatter) بين أي عمودين من البيانات نستطيع استخدام الدالة plot العامة الأغراض، فمثلا (plot(wt, mpg والتي يمكن كتابتها أيضا بالصيغة (plot(mpg~wt حيث سيمثل وزن السيارات بقيم wt على محور x فيما المسافة المقطوعة بغالون البنزين الواحد والتي تعطى بقيم mpg ستمثل على المحور y ليظهر لدينا المخطط البياني كما هو موضح في الشكل التالي: في بعض الأحيان قد لا يكون هذا النوع من المخططات البيانية هو الطريقة الأمثل لعرض ما لدينا من معلومات، خصوصا عندما تكون بيانات أحد طرفي العلاقة عبارة عن قيم محددة بعينها وليست قراءات تتوزع على طيف المحور المسندة إليه كما في حالة المخطط البياني الذي تولده التعليمة (plot(cyl, mpg حيث cyl تمثل عدد إسطوانات المحرك، حينها سيكون الشكل الناتج غريبا قليلا وأقل فائدة في التعبير عن ما يربط بين المقادير المرسومة كما هو موضح أدناه: لحسن الحظ فإن سلوك الدالة plot يتعدل بشكل آلي تبعا لطبيعة ونوع البيانات التي تمرر إليها، وما سنقوم به الآن هو تحويل نوع cyl إلى معاملة وذلك باستخدام الأمر (cyl <- factor(cyl، بمعنى أن لهذا المقدار قيم محددة لايستطيع أن يأخذ غيرها، وسنلاحظ طبيعة هذا التغير في طريقة تعامل توابع لغة R المختلفة مع هذا المقدار الجديد بعد تغيير توصيفه (يمكن لك أن تجرب معه الدالة summary لترى أن ماتحصل عليه من ناتج يختلف عما سبق وأن رأيت، فعوضا عن القيمة الصغرى والعظمى والمتوسط والوسيط الخ... وهي المقادير التي توصف بها عادة أي مجموعة قيم عددية، أصبحنا نرى الآن عدد القيم المحددة التي يمتلكها هذا المعامل مقدار تكرار ظهور كل من تلك القيم). ليس هذا فحسب بل إن سلوك الدالة plot سوف يتغير كذلك، فإن حاولت الآن إعادة تنفيذ ذات الأمر السابق (plot(cyl, mpg فسوف تحصل على المخطط البياني التالي: وما يظهر لنا في هذا الشكل هو مجموعة من المخططات الصندوقية لكل قيمة أو مستوى من عدد إسطوانات المحرك في cyl (سنأتي بعد قليل على شرح هذا النوع من المخططات الصندوقية بشيء من التفصيل، فقليلا من الصبر إن كنت غير عارف بها). هناك مخطط بياني آخر ذي طبيعة استخدام إحصائية موجود في جعبتنا ألا وهو المدرج التكراري (Histogram)، وهو يبين طبيعة توزع ما لدينا من قيم على المجال المحصور ما بين الحد الأدنى والأقصى، ففي بعض الأحيان لا يكون تلخيص البيانات بمساعدة الحد الأدنى والأقصى والمتوسط كافيا، حينها نلجأ إلى هذا المخطط البياني والذي يقسم فيه المجال الكلي ما بين الحد الأدنى والحد الأقصى إلى فئات أو مجموعات، ومن ثم نرسم أعمدة بيانية توضح عدد مرات تكرار ظهور القيم ضمن كل واحدة من هذه الفئات أو المجموعات. فعلى سبيل المثال تستطيع تجربة الأمر التالي ("hist(qsec, col="gray لتوضيح توزع معدل التسارع بين السيارات المدروسة حيث تشير القيم في qsec إلى الزمن اللازم لقطع مسافة ربع ميل مقاسا بالثواني، لاحظ أننا اخترنا اللون الرمادي الذي سترسم به الأعمدة وذلك من خلال تحديد قيمة الوسيط col. لدينا نوع آخر من المخططات البيانية ذات الصبغة الإحصائية متاح لنا وهو المخطط الصندوقي آنف الذكر، ويمكن طلب عرض بياناتنا من خلاله باستخدام الدالة ("boxplot(qsec, col="gray حيث سنحصل بالنتيجة على الشكل التالي: حيث يوضح الخطين الأفقيين على طرفي الرسم في الأعلى والأسفل كل من القيمة الصغرى (في الأسفل) والعظمى (في الأعلى)، أما الصندوق الموجود بينهما فتوضح بدايته من الأسفل ما ندعوه بحد الربع الأول (وهو ما كان يظهر ضمن خرج الدالة summary تحت التسمية Q1)، وبالتالي يكون المجال المحدد ما بين القيمة الصغرى وطرف هذا الصندوق يتضمن ربع ما لدينا من قيم، أما المجال المحدد ما بين طرفي الصندوق الأسفل والأعلى فيتضمن بالضبط نصف ما لدينا من قيم حيث أن الحد الأعلى للصندوق هو الربع الثالث أي Q3، أما الخط الذي يقطع ذلك الصندوق بالعرض فهو الوسيط (وليس المتوسط الحسابي)، وهو يدل على الحد الذي يقسم كتلة البيانات التي لدينا إلى مجموعتين متساويتين في العدد إحداهما تتضمن القيم التي تعلو خط الوسيط والأخرى فيها القيم التي تقع أسفل خط هذا الوسيط. في بعض الأحيان قد نرى دوائر أو نقاط تتجاوز حد القيمة العظمى أو تقل عن حد القيمة الصغرى، وهي في واقع الأمر من بياناتنا أيضا لكنها تعامل معاملة القيم الشاذة أو الغريبة وذلك حينما يتجاوز بعدها عن المتوسط ضعفي الإنحراف المعياري (standard deviation) لمجموعة البيانات التي لدينا. إن حجر الزاوية في تصميم أي تجربة علمية على أساس إحصائي سليم يبدأ من توليد التوزيع العشوائي لمعاملاتها حتى لايكون هناك أي تفضيل أو إنحياز لأي منها، كذلك علينا تكرار كل واحدة من تلك المعاملات لأكثر من مرة حتى تكون الاستجابة المدروسة ليست مجرد مصادفة بل تمت المصادقة عليها من خلال إعادتها وتكرارها، إن مجموعة الأوامر التالية تعطي مثالا على طريقة تصميم تجربة بمعاملة لها 12 قيمة مختلفة في 3 مكررات (وهو ما يطلق عليه عادة في التجارب العلمية بتصميم القطاعات العشوائية الكاملة RCBD أي Randomised Complete Block Design): x <- 1:12; RCBD <- replicate(3, sample(x));حيث يشير التركيب 1:12 إلى تسلسل الأرقام من 1 وحتى 12 على التوالي، فيما تقوم الدالة sample ببعثرة عناصر الشعاع x بشكل عشوائي، في حين أن دور الدالة replicate في هذا التركيب هو تكرار ناتج تنفيذ الدالة sample لثلاث مرات، لعرض محتويات التصميم الناتج أكتب RCBD ضمن سطر الأوامر في لغة R ومن ثم إنقر على زر الإدخال (إنتبه إلى أن الأسماء في لغة R حساسة لحالة الأحرف). تجدر الإشارة إلى أنه بإمكانك حفظ مجموعة التعليمات التي تود تنفيذها ضمن ملف نصي، وعادة ما تستخدم اللاحقة R لمثل تلك الملفات (على سبيل المثال script.R)، ومن ثم تستطيع استدعاء ذلك الملف ليتم تنفيذ محتواه من تعليمات وأوامر دفعة واحدة وذلك باستخدام التعليمة ("source("script.R أو حتى من خلال الخيار Source R code في قائمة File. هذه هي نهاية الجزء الثاني من سلسلة المقالات التي تتحدث عن لغة R، في الجزء الثالث سنتناول موضوع الاختبارات الإحصائية. لائحة المراجع: http://www.r-project.orghttp://www.statmethods.nethttp://www.r-tutor.com- 1 تعليق
-
- 3
-
-
- bioinformatics
- إحصاء
- (و 4 أكثر)
