> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> توثيق لتنسيق Npy

# Npy

| الإدخال | الإخراج | الاسم البديل |
| ------- | ------- | ------------ |
| ✔       | ✔       |              |

<div id="description">
  ## الوصف
</div>

صُمِّم تنسيق `Npy` لتحميل مصفوفة NumPy من ملف `.npy` إلى ClickHouse.
صيغة ملف NumPy هي صيغة ثنائية تُستخدم لتخزين مصفوفات البيانات العددية بكفاءة.
أثناء الاستيراد، يتعامل ClickHouse مع البُعد الخارجي على أنه مصفوفة من الصفوف ذات عمود واحد.

يوضح الجدول أدناه أنواع بيانات Npy المدعومة والنوع المقابل لها في ClickHouse:

<div id="data_types-matching">
  ## مطابقة أنواع البيانات
</div>

| نوع بيانات Npy (`INSERT`) | نوع بيانات ClickHouse                               | نوع بيانات Npy (`SELECT`) |
| ------------------------- | --------------------------------------------------- | ------------------------- |
| `i1`                      | [Int8](/ar/reference/data-types/int-uint)           | `i1`                      |
| `i2`                      | [Int16](/ar/reference/data-types/int-uint)          | `i2`                      |
| `i4`                      | [Int32](/ar/reference/data-types/int-uint)          | `i4`                      |
| `i8`                      | [Int64](/ar/reference/data-types/int-uint)          | `i8`                      |
| `u1`, `b1`                | [UInt8](/ar/reference/data-types/int-uint)          | `u1`                      |
| `u2`                      | [UInt16](/ar/reference/data-types/int-uint)         | `u2`                      |
| `u4`                      | [UInt32](/ar/reference/data-types/int-uint)         | `u4`                      |
| `u8`                      | [UInt64](/ar/reference/data-types/int-uint)         | `u8`                      |
| `f2`, `f4`                | [Float32](/ar/reference/data-types/float)           | `f4`                      |
| `f8`                      | [Float64](/ar/reference/data-types/float)           | `f8`                      |
| `S`, `U`                  | [String](/ar/reference/data-types/string)           | `S`                       |
|                           | [FixedString](/ar/reference/data-types/fixedstring) | `S`                       |

<div id="example-usage">
  ## مثال للاستخدام
</div>

<div id="saving-an-array-in-npy-format-using-python">
  ### حفظ مصفوفة بتنسيق Npy باستخدام بايثون
</div>

```Python theme={null}
import numpy as np
arr = np.array([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]])
np.save('example_array.npy', arr)
```

<div id="reading-a-numpy-file-in-clickhouse">
  ### قراءة ملف NumPy في ClickHouse
</div>

```sql title="Query" theme={null}
SELECT *
FROM file('example_array.npy', Npy)
```

```response title="Response" theme={null}
┌─array─────────┐
│ [[1],[2],[3]] │
│ [[4],[5],[6]] │
└───────────────┘
```

<div id="selecting-data">
  ### استخراج البيانات
</div>

يمكنك استخراج البيانات من جدول في ClickHouse وحفظها في ملف بتنسيق Npy باستخدام الأمر التالي مع clickhouse-client:

```bash theme={null}
$ clickhouse-client --query="SELECT {column} FROM {some_table} FORMAT Npy" > {filename.npy}
```

<div id="format-settings">
  ## إعدادات التنسيق
</div>