Data Science Academy · درس

فهرسة المصفوفات وتقطيعها

استخرج الصفوف والأعمدة والنطاقات.

فهرسة المصفوفات وتقطيعها درس مجاني في Data Science Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 4 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 Data Science Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Data Science Academy 4 دروس في المجموع.

بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.

Grab the Pieces You Need

Real analysis means pulling out parts of your data. NumPy's indexing lets you grab single values, rows, columns, or ranges with ease. ✂️

Single Elements by Position

Just like a list, you reach one element by its index. Counting starts at zero, so arr[0] is the very first value.

arr = np.array([10, 20, 30])
arr[0]  # 10

Count From the End

Negative indices count backward. arr[-1] hands you the last element without needing to know the array's length.

arr[-1]  # 30

Slices Grab a Range

A slice uses start:stop to pull a range. The start is included, the stop is not, just like Python lists.

np.arange(10)[2:5]  # 2 3 4

Steps Inside a Slice

Add a third number for a step. Using ::2 keeps every other element, an easy way to thin out data.

np.arange(10)[::2]  # 0 2 4 6 8

Two Dimensions, One Bracket

For a 2D array, give row and column in one bracket: arr[row, col]. This is cleaner than chaining two sets of brackets.

m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m[1, 0]  # 3

Grab a Whole Row

A lone colon means take everything along that axis. So m[0, :] returns the entire first row.

m[0, :]  # array([1, 2])

Grab a Whole Column

Flip it to pull a column. m[:, 0] sweeps every row and keeps just the first column's values.

m[:, 0]  # array([1, 3])

Slices Are Views, Not Copies

Careful: a slice is a view into the original. Change the slice and the source array changes too, which can surprise you.

s = arr[0:2]
s[0] = 99  # arr also changes

Make a Real Copy

When you need independence, call copy. It hands back a separate array so edits never touch the original.

safe = arr[0:2].copy()

Slice to Assign, Too

Indexing works on the left side as well. Assign to a slice and you update a whole range in one move.

arr[0:2] = 0  # first two become 0

Quick Check

Let's test selecting a column from a 2D array.

Recap

You can now carve up arrays: index single values, slice ranges with steps, target rows and columns, and copy when you need to stay safe. 🎉

الأسئلة الشائعة

هل درس «فهرسة المصفوفات وتقطيعها» مجاني؟

نعم — نص درس «فهرسة المصفوفات وتقطيعها» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Data Science Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Data Science Academy 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «فهرسة المصفوفات وتقطيعها»؟

استخرج الصفوف والأعمدة والنطاقات. تتمرن على Data Science Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Data Science Academy؟

لا تُشترط خبرة سابقة. Data Science Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 4 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «فهرسة المصفوفات وتقطيعها»؟

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 Data Science Academy هذا؟

نعم. كل درس في Data Science Academy 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 Data Science Academy