تعديل المحتوى

الموضوع *

الوحدة *

ترتيب الدرس ترتيب ظهور الدرس داخل الوحدة

عنوان المحتوى *

محتوى الدرس * (15606 حرف)

<!DOCTYPE html>
<html lang="ar" dir="rtl">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>الدرس 9.5: مقدمة في Matplotlib للرسم البياني</title>
    <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
    <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Tajawal:wght@300;400;700;800&display=swap" rel="stylesheet">

.code-block {
            position: relative;
            background-color: #1e293b;
            color: #e2e8f0;
            border-radius: 0.75rem;
            padding: 1.5rem;
            font-family: 'Courier New', monospace;
            overflow-x: auto;
            text-align: left;
            direction: ltr;
            margin-top: 1rem;
            white-space: pre;
            font-size: 1.05rem;
            border: 2px solid #0f172a;
        }

.copy-btn {
            position: absolute;
            top: 0.5rem;
            right: 0.5rem;
            background-color: #334155;
            color: white;
            border: 1px solid #475569;
            padding: 0.3rem 0.9rem;
            border-radius: 0.25rem;
            font-size: 0.85rem;
            cursor: pointer;
            transition: 0.2s;
            font-family: 'Tajawal', sans-serif;
        }
        .copy-btn:hover { background-color: #475569; }
        .copy-btn.copied {
            background-color: #10b981;
            border-color: #10b981;
        }

.try-btn {
            margin-top: 0.5rem;
            background-color: #10b981;
            color: white;
            padding: 0.55rem 1.2rem;
            border-radius: 0.45rem;
            font-size: 0.95rem;
            font-weight: 700;
            display: inline-block;
            cursor: pointer;
            transition: 0.2s;
            box-shadow: 0 3px 5px rgba(16, 185, 129, 0.22);
        }
        .try-btn:hover {
            background-color: #059669;
            transform: translateY(-1px);
            box-shadow: 0 4px 8px rgba(16, 185, 129, 0.28);
        }

.py-comment { color:#94a3b8; font-style:italic; }
        .py-str { color:#4ade80; }
        .py-func { color:#60a5fa; }
        .py-num { color:#facc15; }
        .py-import { color:#a5b4fc; font-weight:bold; }
        .py-name { color:#fda4af; }
    </style>
</head>

<header class="text-center mb-12">
        <h1 class="text-4xl md:text-5xl font-extrabold text-green-700 mb-4">
            الدرس 9.5: مقدمة في Matplotlib للرسم البياني
        </h1>
        <p class="text-2xl text-gray-600">
            تحويل الأرقام إلى رسوم بيانية تساعدك على فهم البيانات بسرعة
        </p>
    </header>

<section class="section-card">
        <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
            <span class="icon-box bg-green-100 text-green-700">📈</span>
            ما هي Matplotlib ولماذا نستخدمها؟
        </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
            مكتبة <strong>Matplotlib</strong> هي أشهر مكتبة في Python لإنشاء الرسوم البيانية.  
            تُستخدم كثيرًا مع <strong>NumPy</strong> و<strong>Pandas</strong> في تحليل البيانات، وتسمح لك بـ:
        </p>

<ul class="list-disc pr-6 text-gray-700 text-xl space-y-2">
            <li>إنشاء الرسوم الخطية (Line plots).</li>
            <li>الرسوم العمودية (Bar charts).</li>
            <li>الرسوم النقطية (Scatter plots).</li>
            <li>وأنواع أخرى كثيرة (Pie, Histograms, ...).</li>
        </ul>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
            تثبيت المكتبة (مرة واحدة فقط):
            <br>
            <code>pip install matplotlib</code>
        </p>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
            في هذا الدرس سنركز على الأساسيات التي تكفيك لبداية قوية في الرسم البياني.
        </p>
    </section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#0ea5e9;">
        <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
            <span class="icon-box bg-blue-100 text-blue-700">📉</span>
            إنشاء أول رسم خطي (Line Plot)
        </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
            سنرسم علاقة بسيطة بين الأيام وعدد الزوار لموقع ما خلال أسبوع.
        </p>

<code id="mpl-line">
<span class="py-import">import</span> matplotlib.pyplot <span class="py-func">as</span> plt

days = [<span class="py-str">"Sat"</span>, <span class="py-str">"Sun"</span>, <span class="py-str">"Mon"</span>, <span class="py-str">"Tue"</span>, <span class="py-str">"Wed"</span>, <span class="py-str">"Thu"</span>, <span class="py-str">"Fri"</span>]
visitors = [<span class="py-num">120</span>, <span class="py-num">150</span>, <span class="py-num">180</span>, <span class="py-num">170</span>, <span class="py-num">200</span>, <span class="py-num">220</span>, <span class="py-num">190</span>]

plt.plot(days, visitors)

plt.title(<span class="py-str">"عدد زوار الموقع خلال الأسبوع"</span>)
plt.xlabel(<span class="py-str">"اليوم"</span>)
plt.ylabel(<span class="py-str">"عدد الزوار"</span>)

plt.show()
</code>

</div>

<button class="try-btn" onclick="runCode('mpl-line')">▶️ تجربة الكود</button>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
            الدالة <strong>plt.show()</strong> تعرض الرسم في نافذة منفصلة (أو داخل بيئة Jupyter إذا كنت تستخدمها).
        </p>
    </section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#f97316;">
        <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
            <span class="icon-box bg-orange-100 text-orange-700">📊</span>
            إنشاء رسم عمودي (Bar Chart)
        </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
            الرسوم العمودية مفيدة للمقارنة بين فئات (Categories)،  
            مثل مقارنة مبيعات 4 منتجات مختلفة:
        </p>

<code id="mpl-bar">
<span class="py-import">import</span> matplotlib.pyplot <span class="py-func">as</span> plt

products = [<span class="py-str">"A"</span>, <span class="py-str">"B"</span>, <span class="py-str">"C"</span>, <span class="py-str">"D"</span>]
sales = [<span class="py-num">50</span>, <span class="py-num">80</span>, <span class="py-num">40</span>, <span class="py-num">90</span>]

plt.bar(products, sales)

plt.title(<span class="py-str">"مبيعات المنتجات خلال الشهر"</span>)
plt.xlabel(<span class="py-str">"المنتج"</span>)
plt.ylabel(<span class="py-str">"عدد الوحدات المباعة"</span>)

plt.show()
</code>

</div>

<button class="try-btn" onclick="runCode('mpl-bar')">▶️ تجربة الكود</button>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
            يمكن التعديل على الألوان، الحواف، وعرض الأعمدة لاحقًا، لكن الآن نركز على الفكرة الأساسية.
        </p>
    </section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#6366f1;">
        <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
            <span class="icon-box bg-indigo-100 text-indigo-700">⚪</span>
            الرسم النقطي (Scatter Plot)
        </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
            الرسم النقطي مفيد لمعرفة العلاقة بين متغيرين، مثل:  
            عدد ساعات المذاكرة والدرجة في الاختبار:
        </p>

<code id="mpl-scatter">
<span class="py-import">import</span> matplotlib.pyplot <span class="py-func">as</span> plt

study_hours = [<span class="py-num">1</span>, <span class="py-num">2</span>, <span class="py-num">3</span>, <span class="py-num">4</span>, <span class="py-num">5</span>, <span class="py-num">6</span>]
scores = [<span class="py-num">50</span>, <span class="py-num">55</span>, <span class="py-num">65</span>, <span class="py-num">70</span>, <span class="py-num">80</span>, <span class="py-num">90</span>]

plt.scatter(study_hours, scores)

plt.title(<span class="py-str">"العلاقة بين ساعات المذاكرة والدرجة"</span>)
plt.xlabel(<span class="py-str">"ساعات المذاكرة"</span>)
plt.ylabel(<span class="py-str">"الدرجة في الاختبار"</span>)

plt.show()
</code>

</div>

<button class="try-btn" onclick="runCode('mpl-scatter')">▶️ تجربة الكود</button>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
            من خلال هذا الرسم يمكن ملاحظة أن زيادة ساعات المذاكرة مرتبطة غالبًا بزيادة الدرجة.
        </p>
    </section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#8b5cf6;">
        <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
            <span class="icon-box bg-purple-100 text-purple-700">🤝</span>
            دمج Matplotlib مع Pandas
        </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
            Pandas تتكامل مع Matplotlib بشكل ممتاز، حيث يمكن رسم الأعمدة مباشرة من DataFrame:
        </p>

<code id="mpl-pandas">
<span class="py-import">import</span> pandas <span class="py-func">as</span> pd
<span class="py-import">import</span> matplotlib.pyplot <span class="py-func">as</span> plt

data = {
    <span class="py-str">"month"</span>: [<span class="py-str">"Jan"</span>, <span class="py-str">"Feb"</span>, <span class="py-str">"Mar"</span>, <span class="py-str">"Apr"</span>],
    <span class="py-str">"sales"</span>: [<span class="py-num">10000</span>, <span class="py-num">12000</span>, <span class="py-num">9000</span>, <span class="py-num">15000</span>]
}

df = pd.DataFrame(data)

plt.plot(df[<span class="py-str">"month"</span>], df[<span class="py-str">"sales"</span>], marker=<span class="py-str">"o"</span>)
plt.title(<span class="py-str">"مبيعات الشركة خلال الشهور"</span>)
plt.xlabel(<span class="py-str">"الشهر"</span>)
plt.ylabel(<span class="py-str">"المبيعات"</span>)

plt.show()
</code>

</div>

<button class="try-btn" onclick="runCode('mpl-pandas')">▶️ تجربة الكود</button>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
            لاحظ استخدام <strong>marker="o"</strong> لإظهار نقطة على كل قيمة، مما يجعل الرسم أوضح.
        </p>
    </section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#f97316;">
        <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
            <span class="icon-box bg-orange-100 text-orange-700">✨</span>
            تحسينات بسيطة: عنوان، شبكة، وحفظ الرسم كصورة
        </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
            يمكن إضافة شبكة (grid) وحفظ الرسم كصورة PNG بسهولة:
        </p>

<code id="mpl-extra">
<span class="py-import">import</span> matplotlib.pyplot <span class="py-func">as</span> plt

x = [<span class="py-num">1</span>, <span class="py-num">2</span>, <span class="py-num">3</span>, <span class="py-num">4</span>, <span class="py-num">5</span>]
y = [<span class="py-num">2</span>, <span class="py-num">4</span>, <span class="py-num">1</span>, <span class="py-num">3</span>, <span class="py-num">5</span>]

plt.plot(x, y, marker=<span class="py-str">"o"</span>)

plt.title(<span class="py-str">"مثال على رسم محسّن"</span>)
plt.xlabel(<span class="py-str">"المحور السيني X"</span>)
plt.ylabel(<span class="py-str">"المحور الصادي Y"</span>)

plt.grid(<span class="py-func">True</span>)   <span class="py-comment"># إظهار شبكة</span>

<span class="py-comment"># حفظ الرسم في ملف</span>
plt.savefig(<span class="py-str">"my_plot.png"</span>, dpi=<span class="py-num">300</span>)

plt.show()
</code>

</div>

<button class="try-btn" onclick="runCode('mpl-extra')">▶️ تجربة الكود</button>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
            سيتم حفظ الصورة في نفس المجلد الذي تعمل فيه، باسم <strong>my_plot.png</strong>.
        </p>
    </section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#ec4899;">
        <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
            <span class="icon-box bg-pink-100 text-pink-700">🧪</span>
            تمرين عملي (مرقّم)
        </h2>

<div class="bg-pink-50 p-6 rounded-lg border border-pink-200 text-right">
            <h3 class="text-pink-900 font-bold mb-4 text-2xl">المطلوب منك:</h3>

<ol class="space-y-4 text-gray-700 text-xl list-decimal pr-6">
                <li>
                    أنشئ رسمًا خطيًا (Line Plot) لدرجاتك في 5 اختبارات متتالية،  
                    مع عنوان ومحوري X/Y باللغة العربية.
                </li>
                <li>
                    أنشئ رسمًا عموديًا (Bar Chart) لمبيعات 4 منتجات في متجر إلكتروني،  
                    ثم أضف عناوين للمحاور والعنوان الرئيسي.
                </li>
                <li>
                    أنشئ رسمًا نقطيًا (Scatter Plot) يوضح العلاقة بين:
                    <br>
                    عدد ساعات النوم وجودة التركيز خلال اليوم (قيم تقديرية من عندك).
                </li>
                <li>
                    أنشئ DataFrame يحتوي على:
                    <br>
                    الأعمدة: <strong>month, revenue</strong> لـ 6 شهور،
                    ثم استخدم Matplotlib لرسم خط يوضح تطور الإيرادات.
                </li>
                <li>
                    جرّب حفظ أحد الرسوم التي أنشأتها في ملف PNG،  
                    واكتب اسم الملف مثل: <code>"report_chart.png"</code>، ثم افتحه من المجلد وتأكد من شكله.
                </li>
            </ol>
        </div>
    </section>

<footer class="text-center text-gray-400 text-lg mt-8 pb-8">
        الدرس 9.5 — مقدمة في Matplotlib للرسم البياني
    </footer>

</div>

const textarea = document.createElement('textarea');
    textarea.value = text;
    document.body.appendChild(textarea);
    textarea.select();
    document.execCommand('copy');
    textarea.remove();

if (btnElement) {
        const original = btnElement.innerText;
        btnElement.innerText = "تم النسخ!";
        btnElement.classList.add('copied');
        setTimeout(() => {
            btnElement.innerText = original;
            btnElement.classList.remove('copied');
        }, 1500);
    }
}

function runCode(elementId) {
    copyCode(elementId);
    window.open("/python/trypython", "_blank");
}
</script>

</body>
</html>