المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة
تحليل توزيع البيانات
المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة درس مجاني في Python For Kids على CoddyKit. هذا هو الدرس 3 من أصل 5. 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 Python For Kids، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Python For Kids 5 دروس في المجموع.
المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة
تُعدّ المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة أدوات أساسية لتحليل توزيع البيانات والعلاقات بينها وتمثيلهما مرئيًا.
تُظهر المدرجات التكرارية التوزيع التكراري للبيانات، بينما تكشف المخططات المبعثرة العلاقة بين متغيرين.
فهم المدرجات التكرارية
تجمع المدرجات التكرارية البيانات في فئات وتوضح مدى تكرار حدوث كل نطاق من القيم. ويمثل ارتفاع كل عمود التكرار.
على سبيل المثال، يمكن لمدرج تكراري إظهار توزيع الأعمار في مجموعة سكانية.
مثال على مدرج تكراري
تخيلوا أن لدينا أعمار 100 شخص. يمكن أن يساعدنا المدرج التكراري على فهم كيفية توزيع هذه الأعمار ضمن نطاقات مختلفة.
فهم المخططات المبعثرة
تعرض المخططات المبعثرة نقاط البيانات على مستوى ثنائي الأبعاد. وتمثل كل نقطة زوجًا من القيم لمتغيرين.
على سبيل المثال، يمكن لمخطط مبعثر إظهار العلاقة بين ساعات الدراسة ودرجات الاختبار.
مثال على مخطط مبعثر
لنفترض وجود بيانات توضح عدد الساعات التي درسها الطلاب ودرجاتهم في الاختبارات. يمكن أن يكشف المخطط المبعثر ما إذا كان هناك ارتباط موجب أو سالب أو لا يوجد ارتباط بين هذين المتغيرين.
إنشاء مدرج تكراري في Python
إليكم مثالًا على كيفية إنشاء مدرج تكراري باستخدام Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.normal(50, 10, 100)
plt.hist(data, bins=10, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Histogram Example')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()إنشاء مخطط مبعثر في Python
إليكم مثالًا على كيفية إنشاء مخطط مبعثر باستخدام Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 50]
plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()مقارنة المدرجات التكرارية بالمخططات المبعثرة
في حين تُظهر المدرجات التكرارية توزيع البيانات، تكشف المخططات المبعثرة العلاقات بين متغيرين. ويُعد كلا النوعين مفيدًا، بحسب هدف التحليل.
الملخص والخطوات التالية
في هذا الدرس، تناولنا ما يلي:
- الغرض من المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة.
- كيفية إنشائها وتحليلها في Python.
بعد ذلك، سنتعلم عن الخرائط الحرارية لتصور الارتباطات والمصفوفات.
الأسئلة الشائعة
هل درس «المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة» مجاني؟
نعم — نص درس «المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Python For Kids، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Python For Kids 5 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة»؟
تحليل توزيع البيانات تتمرن على Python For Kids مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Python For Kids؟
لا تُشترط خبرة سابقة. Python For Kids على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 3 من أصل 5.
كم من الوقت يستغرق درس «المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة»؟
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 Python For Kids هذا؟
نعم. كل درس في Python For Kids 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
- مقدمة إلى تصور البيانات
- المخططات الخطية
- المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة
- الخرائط الحرارية
- التصورات التفاعلية