Learn AI with Python · درس

دفاتر Jupyter لعلم البيانات

تشغيل Jupyter، وكتابة الخلايا، واستخدام الأوامر السحرية، وتصدير الدفاتر.

دفاتر Jupyter لعلم البيانات درس مجاني في Learn AI with Python على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Learn AI with Python، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Learn AI with Python 4 دروس في المجموع.

دفاتر الملاحظات للاستكشاف

يجمع دفتر Jupyter التعليمات البرمجية والناتج والمخططات والنص التوضيحي في مستند واحد. وتنفّذون التعليمات البرمجية في خلايا صغيرة مع الاحتفاظ بالحالة بينها، مما يجعله مثاليًا للاستكشاف التكراري للبيانات.

Notebook أم Lab

يُعدّ Jupyter Notebook الواجهة الكلاسيكية ذات المستند الواحد. أما JupyterLab فهو الواجهة الحديثة الشبيهة ببيئات التطوير المتكاملة، ويضم متصفحًا للملفات وعلامات تبويب ولوحات متعددة. ويشغّل كلاهما ملفات .ipynb نفسها.

pip install jupyterlab notebook

jupyter lab      # modern interface
jupyter notebook # classic interface

أنواع الخلايا

تكون الخلايا إما Code (ينفّذها kernel) أو Markdown (يعرضها كنص منسّق للشروحات). بدّل الخلية إلى Markdown باستخدام المفتاح M، وأعدها إلى Code باستخدام Y.

# Code cell
import numpy as np
np.arange(5)

# Markdown cell (rendered):
# ## Section title
# Some **bold** explanation.

التنفيذ والناتج

اضغطوا Shift+Enter لتنفيذ الخلية والانتقال إلى التالية. وتُعرض قيمة آخر تعبير تلقائيًا، ولا حاجة إلى استخدام print.

x = 2 + 2
x            # displays 4 below the cell

قياس الوقت باستخدام %timeit

تشغّل تعليمة السحر السطري %timeit مرات عديدة وتعرض المتوسط. وهي الطريقة القياسية لمقارنة تطبيقات مختلفة.

%timeit sum(range(1000))
# 1000 loops, best of 5: 12.3 us per loop

قياس وقت الخلية كاملةً

ضاعفوا علامة النسبة المئوية لاستخدام سحر الخلية. إذ يقيس %%timeit وقت الخلية بأكملها بدلًا من سطر واحد.

%%timeit
total = 0
for i in range(1000):
    total += i

المخططات المضمّنة

يخبر %matplotlib inline Jupyter بعرض المخططات مباشرةً أسفل الخلية على هيئة صور ثابتة. اضبطوه مرةً واحدة بالقرب من أعلى دفتر الملاحظات.

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 4, 9, 16])

أوامر الصدفة داخل الخلايا

ضعوا ! في بداية السطر لتشغيل أمر من أوامر الصدفة. وهذا مفيد للتحقق من الإصدارات أو سرد الملفات من دون مغادرة دفتر الملاحظات.

!pip install seaborn
!ls -la
!python --version

التقاط ناتج الصدفة

يمكنكم إسناد ناتج الصدفة إلى متغير في Python. وتكون النتيجة قائمةً من أسطر الناتج.

files = !ls *.csv
print(len(files), "CSV files found")

Kernel: إعادة التشغيل وتنفيذ الكل

قد يؤدي التنفيذ بترتيب غير متسلسل إلى إخفاء الأخطاء. يؤدي Kernel → Restart and Run All إلى مسح الحالة كلها وإعادة تنفيذ كل خلية من الأعلى إلى الأسفل، مما يثبت قابلية دفتر الملاحظات لإعادة الإنتاج.

سرد الأسماء المعرّفة

يسرد سحر %who المتغيرات المعرّفة في الجلسة، وهو مفيد بعد استكشاف طويل لمعرفة ما هو موجود في الذاكرة.

%who
# files	np	plt	x

اختبار سريع

تحققوا من أساسيات دفاتر الملاحظات لديكم.

مراجعة

يمكنكم الآن العمل بكفاءة في دفاتر الملاحظات:

يشترك Notebook (الكلاسيكي) وLab (الشبيه ببيئة التطوير المتكاملة) في ملفات .ipynb
نوعا الخلايا Code وMarkdown
استخدام %timeit / %%timeit لقياس الأداء
استخدام %matplotlib inline للمخططات
استخدام !cmd لأوامر الصدفة
استخدام Restart and Run All لقابلية إعادة الإنتاج، و%who لفحص الحالة

الأسئلة الشائعة

هل درس «دفاتر Jupyter لعلم البيانات» مجاني؟

نعم — نص درس «دفاتر Jupyter لعلم البيانات» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Learn AI with Python، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Learn AI with Python 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «دفاتر Jupyter لعلم البيانات»؟

تشغيل Jupyter، وكتابة الخلايا، واستخدام الأوامر السحرية، وتصدير الدفاتر. تتمرن على Learn AI with Python مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Learn AI with Python؟

لا تُشترط خبرة سابقة. Learn AI with Python على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «دفاتر Jupyter لعلم البيانات»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Learn AI with Python هذا؟

نعم. كل درس في Learn AI with Python يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

← العودة إلى Learn AI with Python