التمارين المناسبة للمتدربين على استخدام Python مع / رضا بدر
إليك مجموعة من الأسئلة والتمارين المناسبة للمتدربين على استخدام Python في مجال نظم المعلومات الجغرافية (GIS). هذه التمارين ستساعد المتدربين على فهم أساسيات Python مع التركيز على التطبيقات الجغرافية.
القسم الأول: أساسيات Python
الأسئلة
- ما هو الفرق بين القائمة (List) والمجموعة (Set) والقاموس (Dictionary) في Python؟
- كيف يمكنك التعامل مع ملفات CSV في Python؟ وما هي المكتبة المناسبة لقراءة وكتابة هذه الملفات؟
- اشرح مفهوم الحلقات (Loops) في Python، وقدم مثالاً لاستخدام حلقة
for
لتكرار مجموعة من العناصر.
التمارين
- كتابة حلقة for لطباعة القيم:
- اكتب برنامجًا يستخدم حلقة
for
لطباعة الأرقام من 1 إلى 10.
- التعامل مع القوائم:
- أنشئ قائمة تحتوي على أسماء خمس مدن، ثم قم بطباعة جميع أسماء المدن باستخدام حلقة
for
.
- التعامل مع البيانات من ملف CSV:
- استخدم مكتبة
csv
لقراءة البيانات من ملف يحتوي على أسماء المدن وأعداد السكان لكل مدينة، ثم اطبع كل مدينة مع عدد سكانها.
القسم الثاني: مكتبة NumPy وPandas
الأسئلة
- ما هي مكتبة Pandas وكيف يمكن استخدامها لتحليل البيانات الجغرافية؟
- ما الفرق بين
DataFrame
وSeries
في Pandas؟ - كيف يمكن استخدام NumPy للتعامل مع البيانات المصفوفية؟
التمارين
- إنشاء DataFrame:
- أنشئ
DataFrame
باستخدام Pandas يحتوي على الأعمدة التالية:City
،Latitude
،Longitude
. أدخل 5 مدن في هذا الجدول مع إحداثياتها الجغرافية.
- عمليات على البيانات:
- استخدم Pandas لحساب متوسط إحداثيات المدن المدخلة في التمرين السابق (متوسط خط العرض ومتوسط خط الطول).
- التعامل مع البيانات المفقودة:
- أنشئ
DataFrame
يحتوي على بيانات مفقودة لبعض الإحداثيات، ثم استخدم Pandas لملء القيم المفقودة بمتوسط القيم.
القسم الثالث: استخدام مكتبة GeoPandas
الأسئلة
- ما هي مكتبة GeoPandas وكيف تختلف عن Pandas؟
- كيف يمكن قراءة ملف Shapefile باستخدام GeoPandas؟
- ما هو دور الهندسة الهندسية (Geometric Objects) مثل النقاط والخطوط والمضلعات في GeoPandas؟
التمارين
- قراءة ملف Shapefile:
- استخدم GeoPandas لقراءة ملف Shapefile يتضمن حدود الأحياء في إحدى المدن، ثم قم بطباعة أول خمسة صفوف من البيانات.
- إنشاء GeoDataFrame:
- أنشئ
GeoDataFrame
يتضمن بيانات عن ثلاث مدن: الاسم، خط العرض، خط الطول، وأنشئ نقطة جغرافية باستخدام هذه الإحداثيات لكل مدينة.
- تحليل البيانات الجغرافية:
- استخدم GeoPandas لتحديد مساحة المضلع الجغرافي الممثل للمدينة المحددة في بيانات الـ Shapefile.
القسم الرابع: العمل مع مكتبة Matplotlib لرسم البيانات الجغرافية
الأسئلة
- كيف يمكن استخدام مكتبة Matplotlib لعرض البيانات الجغرافية؟
- ما الفرق بين المخططات العادية ومخططات الخرائط الجغرافية؟
- كيف يتم الجمع بين GeoPandas وMatplotlib لرسم خرائط بسيطة؟
التمارين
- رسم مخطط بسيط:
- استخدم Matplotlib لرسم نقاط المدن الثلاث التي أنشأتها في التمرين السابق باستخدام إحداثياتها.
- رسم خريطة باستخدام GeoPandas وMatplotlib:
- قم بتحميل بيانات Shapefile لحدود الدولة، ثم استخدم GeoPandas مع Matplotlib لرسم خريطة لهذه الدولة.
القسم الخامس: تحليل البيانات المكانية باستخدام مكتبة Shapely
الأسئلة
- ما هي مكتبة Shapely وكيف يتم استخدامها في العمليات الجغرافية؟
- كيف يمكن تحديد ما إذا كانت نقطة تقع داخل مضلع باستخدام Shapely؟
- اشرح كيف يمكن استخدام العمليات الهندسية مثل التقاطع والاتحاد باستخدام Shapely.
التمارين
- إنشاء الأشكال الهندسية:
- استخدم Shapely لإنشاء مضلع يمثل مربعًا وحدد ما إذا كانت نقطة معينة تقع داخله أم لا.
- تحليل التقاطعات:
- أنشئ خطين باستخدام Shapely ثم تحقق مما إذا كان هناك تقاطع بينهما.
- إيجاد المسافة بين نقطتين:
- استخدم Shapely لحساب المسافة الجغرافية بين نقطتين ذات إحداثيات معينة.
القسم السادس: استخدام مكتبة Folium لإنشاء خرائط تفاعلية
الأسئلة
- ما هي مكتبة Folium وكيف يمكن استخدامها لإنشاء خرائط تفاعلية؟
- كيف يمكن إضافة طبقات (Layers) ومؤشرات (Markers) إلى الخريطة باستخدام Folium؟
- كيف يمكن دمج Folium مع بيانات GeoPandas؟
التمارين
- إنشاء خريطة بسيطة:
- استخدم Folium لإنشاء خريطة لموقع مدينة معينة باستخدام إحداثياتها.
- إضافة مؤشرات Marker:
- أضف ثلاث نقاط تمثل مدنًا مختلفة إلى الخريطة باستخدام Folium، مع إضافة نص يظهر عند النقر على كل نقطة.
- عرض بيانات GeoDataFrame على Folium:
- استخدم GeoPandas لقراءة بيانات Shapefile تحتوي على حدود منطقة معينة، ثم اعرض هذه الحدود على خريطة Folium.
خاتمة
هذه الأسئلة والتمارين تغطي مجموعة واسعة من المفاهيم الأساسية في Python، وتطبيقها في نظم المعلومات الجغرافية باستخدام مكتبات مثل Pandas، GeoPandas، Matplotlib، Shapely، وFolium. ستساعد هذه التمارين المتدربين على بناء أساس قوي يمكنهم من فهم وتحليل البيانات الجغرافية باستخدام Python بكفاءة.