NumPy: الربط والتقسيم

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

b = np.array([[7, 8, 9],
              [10, 11, 12]])

---
## 4. على طول المحور 0: رص عموديًا (تزداد الصفوف)
c0 = np.concatenate([a, b], axis=0)
---
## 5. [[ 1  2  3]
---
##  6. [ 4  5  6]
---
##  7. [ 7  8  9]
---
##  8. [10 11 12]]

---
## 9. على طول المحور 1: رص أفقيًا (تزداد الأعمدة)
c1 = np.concatenate([a, b], axis=1)
---
## 10. [[ 1  2  3  7  8  9]
---
##  11. [ 4  5  6 10 11 12]]

> **المخرجات:** قم بتشغيل NumPy 2.x في بيئة Python المحلية لديك لرؤية مخرجات ndarray. خادم Piston لا يحتوي على NumPy مثبتًا مسبقًا — قم بتثبيته محليًا (`pip install numpy`) وقارن. قد تختلف القيم الفعلية حسب إصدار NumPy والبذرة العشوائية.

import numpy as np

a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
b = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])

---
## 12. vstack: نفس concatenate(axis=0)
v = np.vstack([a, b])
print(v.shape)  # (4, 2)

---
## 13. hstack: نفس concatenate(axis=1)
h = np.hstack([a, b])
print(h.shape)  # (2, 4)

> **المخرجات:** قم بتشغيل NumPy 2.x في بيئة Python المحلية لديك لرؤية مخرجات ndarray. خادم Piston لا يحتوي على NumPy مثبتًا مسبقًا — قم بتثبيته محليًا (`pip install numpy`) وقارن. قد تختلف القيم الفعلية حسب إصدار NumPy والبذرة العشوائية.

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])

s = np.stack([a, b, c])
print(s.shape)  # (3, 3)
print(s)
---
## 14. [[1 2 3]
---
##  15. [4 5 6]
---
##  16. [7 8 9]]

> **المخرجات:** قم بتشغيل NumPy 2.x في بيئة Python المحلية لديك لرؤية مخرجات ndarray. خادم Piston لا يحتوي على NumPy مثبتًا مسبقًا — قم بتثبيته محليًا (`pip install numpy`) وقارن. قد تختلف القيم الفعلية حسب إصدار NumPy والبذرة العشوائية.

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(6, 2)

---
## 17. تقسيم إلى 3 أجزاء متساوية
parts = np.split(a, 3)
print(len(parts))  # 3
print(parts[0].shape)  # (2, 2)
print(parts[1].shape)  # (2, 2)
print(parts[2].shape)  # (2, 2)

---
## 18. تقسيم عند فهارس محددة
parts2 = np.split(a, [2, 4])
print([p.shape for p in parts2])  # [(2,2), (2,2), (2,2)]

---
## 19. vsplit: تقسيم على طول المحور 0 (عمودي)
---
## 20. hsplit: تقسيم على طول المحور 1 (أفقي)
v = np.vsplit(a, 3)  # نفس split(a, 3, axis=0)
h = np.hsplit(a, 2)  # تقسيم الأعمدة

> **المخرجات:** قم بتشغيل NumPy 2.x في بيئة Python المحلية لديك لرؤية مخرجات ndarray. خادم Piston لا يحتوي على NumPy مثبتًا مسبقًا — قم بتثبيته محليًا (`pip install numpy`) وقارن. قد تختلف القيم الفعلية حسب إصدار NumPy والبذرة العشوائية.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

---
## 21. repeat: تكرار كل عنصر
print(np.repeat(a, 3))  # [1 1 1 2 2 2 3 3 3]

---
## 22. tile: تكرار المصفوفة بأكملها
print(np.tile(a, 3))  # [1 2 3 1 2 3 1 2 3]

---
## 23. tile ثنائي الأبعاد
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.tile(b, (2, 3)).shape)  # (4, 6)

> **المخرجات:** قم بتشغيل NumPy 2.x في بيئة Python المحلية لديك لرؤية مخرجات ndarray. خادم Piston لا يحتوي على NumPy مثبتًا مسبقًا — قم بتثبيته محليًا (`pip install numpy`) وقارن. قد تختلف القيم الفعلية حسب إصدار NumPy والبذرة العشوائية.

> **المخرجات:** قم بتشغيل NumPy 2.x في بيئة Python المحلية لديك لرؤية مخرجات ndarray. خادم Piston لا يحتوي على NumPy مثبتًا مسبقًا — قم بتثبيته محليًا (`pip install numpy`) وقارن. قد تختلف القيم الفعلية حسب إصدار NumPy والبذرة العشوائية.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print("concatenate:", np.concatenate([a, b]))
---
## 24. [1 2 3 4 5 6]

print("stack:", np.stack([a, b]))
---
## 25. [[1 2 3]
---
##  26. [4 5 6]]

print("vstack:", np.vstack([a, b]))
---
## 27. [[1 2 3]
---
##  28. [4 5 6]]

print("hstack:", np.hstack([a, b]))
---
## 29. [1 2 3 4 5 6]

> **المخرجات:** قم بتشغيل NumPy 2.x في بيئة Python المحلية لديك لرؤية مخرجات ndarray. خادم Piston لا يحتوي على NumPy مثبتًا مسبقًا — قم بتثبيته محليًا (`pip install numpy`) وقارن. قد تختلف القيم الفعلية حسب إصدار NumPy والبذرة العشوائية.

import numpy as np

a = np.arange(10)

---
## 31. split يتطلب أجزاء متساوية — يظهر خطأ لـ 3 أجزاء
---
## 32. array_split يتعامل مع التقسيم غير المتساوي برشاقة
parts = np.array_split(a, 3)
for i, p in enumerate(parts):
    print(f"Part {i}: shape={p.shape}, values={p}")

---
## 33. array_split ثنائي الأبعاد
b = np.arange(20).reshape(5, 4)
parts_2d = np.array_split(b, 3)
for i, p in enumerate(parts_2d):
    print(f"2D Part {i}: shape={p.shape}")

# تم التنفيذ بنجاح

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

---
## 34. repeat: تكرار كل عنصر على حدة
print("repeat:", np.repeat(a, 3))

---
## 35. tile: تكرار المصفوفة بأكملها
print("tile:", np.tile(a, 3))

---
## 36. عملي: توسيع نمط
pattern = np.array([[1, 0], [0, 1]])
grid = np.tile(pattern, (2, 3))
print("Tiled pattern:\n", grid)
print("Shape:", grid.shape)

repeat:
tile:
Tiled pattern:\n
Shape: