> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://water-strategy.gitbook.io/waterstrategy/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://water-strategy.gitbook.io/waterstrategy/arby/asasyat-alnmthjh/recorders/numpy-array-recorders/numpy-array-storage-recorder.md).

# مسجل تخزين مصفوفة Numpy

## وصف عام

مسجل لمعلومات السلاسل الزمنية من *تخزين* عقدة.

يقوم هذا الفصل بتخزين وحدة التخزين من عقدة محددة لكل خطوة زمنية من المحاكاة. يتم حفظ البيانات داخليًا باستخدام طريقة عرض الذاكرة. يمكن الوصول إلى البيانات من خلال *البيانات* سمة أو \_إلى\_طريقة داتافريم () \_. [API المرجع](https://pywr.github.io/pywr-docs/master/api/generated/pywr.recorders.NumpyArrayStorageRecorder.html)

## السمات

<table><thead><tr><th width="158">الاسم</th><th width="473">وصف</th><th>مطلوب</th></tr></thead><tbody><tr><td>نموذج</td><td>نموذج بايور كور</td><td>نعم</td></tr><tr><td>عقدة</td><td>مثيل العقدة للتسجيل</td><td>نعم</td></tr><tr><td>النسبي</td><td>ما إذا كان سيتم تسجيل أحجام التخزين النسبية [0، 1.0] أو وحدات التخزين المطلقة (الافتراضي = خطأ)</td><td>نعم</td></tr><tr><td>زمني_شاذ_وظيفة</td><td>يتم استخدام وظيفة التجميع بمرور الوقت عند حساب قيمة لكل سيناريو. يمكن استخدام هذا لإرجاع، على سبيل المثال، متوسط التدفق عبر المحاكاة. للتجميع عبر السيناريوهات، راجع <em>وظيفة agg_c</em> حجة الكلمات الرئيسية</td><td>نعم</td></tr></tbody></table>

## مثال

قريبًا...

«جسون» {

}

```
```


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://water-strategy.gitbook.io/waterstrategy/arby/asasyat-alnmthjh/recorders/numpy-array-recorders/numpy-array-storage-recorder.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.