NumPy: عمليات السلاسل النصية

import numpy as np

names = np.array(['alice', 'bob', 'charlie'])

# عمليات السلاسل النصية المتجهة
print(np.char.upper(names))     # ['ALICE' 'BOB' 'CHARLIE']
print(np.char.capitalize(names))  # ['Alice' 'Bob' 'Charlie']
print(np.char.title(names))     # ['Alice' 'Bob' 'Charlie']

---
## 3. مطابقة الأنماط
print(np.char.find(names, 'li'))  # [ 2 -1  3]
print(np.char.count(names, 'e'))  # [1 0 1]

---
## 4. الربط والتقسيم
print(np.char.join('-', names))  # ['a-l-i-c-e' 'b-o-b' 'c-h-a-r-l-i-e']
print(np.char.split(names, 'i'))  # [['al', 'ce'], ['bob'], ['charl', 'e']]

> **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

names = np.array(['alice', 'bob', 'charlie', 'diana'])

print("Upper:", np.char.upper(names))
print("Lower:", np.char.lower(names))
print("Capitalize:", np.char.capitalize(names))
print("Title:", np.char.title(names))
print("Swapcase:", np.char.swapcase(names))

Upper:
Lower:
Capitalize:
Title:
Swapcase:

import numpy as np

emails = np.array(['alice@work.com', 'bob@home.org', 'charlie@school.edu'])

---
## 5. البحث عن موقع '@'
at_pos = np.char.find(emails, '@')
print("@ positions:", at_pos)

---
## 6. عد تكرارات 'e'
e_count = np.char.count(emails, 'e')
print("'e' counts:", e_count)

---
## 7. التحقق من البداية/النهاية
print("Starts with 'a':", np.char.startswith(emails, 'a'))
print("Ends with '.edu':", np.char.endswith(emails, '.edu'))

@ positions:
'e
Starts with 
Ends with 

import numpy as np

words = np.array(['hello', 'world', 'numpy'])

---
## 8. ربط الأحرف بفاصل
print("Join:", np.char.join('-', words))

---
## 9. حشو السلاسل إلى عرض ثابت
print("Pad center:\n", np.char.center(words, 10, fillchar='='))
print("Pad left:\n", np.char.ljust(words, 10, fillchar='.'))
print("Pad right:\n", np.char.rjust(words, 10, fillchar='.'))

---
## 10. إزالة المسافات البيضاء
messy = np.array(['  alice  ', '  bob  ', '  charlie  '])
print("Strip:", np.char.strip(messy))

Join:
Pad center:\n
Pad left:\n
Pad right:\n
Strip: