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Immagini nelle tabelle dati e relativi strumenti JSL (2020-US-30MP-585)

Livello: intermedio

 

Heidi Hardner, Ingegnere senior, Seagate Technology
Serkay Olmez, Data Scientist senior, Seagate Technology

 

Un progetto di deep learning Keras/TensorFlow ha motivato una serie di componenti aggiuntivi JSL per lavorare con le immagini all'interno delle tabelle di dati JMP. A loro volta, i nuovi strumenti hanno rivelato un’ampia applicabilità delle immagini incorporate per le nostre analisi JMP più convenzionali. JMP ha da tempo la possibilità di incorporare immagini nelle tabelle, ma non l'abbiamo sfruttata appieno. Condivideremo il valore che abbiamo riscontrato nell'adottare questa funzionalità, nonché una suite di strumenti basati su script per contribuire a sbloccare tale valore. Gli strumenti JSL includono l'inserimento di immagini in una tabella, la revisione, il contrassegno e la misurazione delle immagini, nonché l'esportazione in PowerPoint o in una struttura di file con organizzazione e proprietà basate su altre colonne di dati.

 

 

Trascrizione generata automaticamente...

 

Altoparlante	Trascrizione
Heidi Hardner	Salve, sono Heidi Hardner e vi parlo da Minneapolis, Minnesota.
Serkay Olmez	E questo Serkay Olmez, e sto chiamando da Longmont, Colorado.
Heidi Hardner	Lavoriamo presso Seagate Technology, dove entrambi abbiamo una lunga storia nell'utilizzo di JMP e JSL e nella condivisione degli script JMP con i nostri colleghi. Dimostreremo alcuni casi d'uso da ??? immagini nelle tabelle di dati JMP e condivideremo alcuni strumenti JSL correlati.
	Presso Seagate, le testine di registrazione vengono sottoposte a numerosi processi di fabbrica, dalla produzione dei wafer all'installazione nell'unità.
	Pertanto, esaminiamo spesso dati molto ampi in cui ogni testa è una riga e ci sono molte, molte colonne.
	Poiché molti processi producono immagini che possono includere molte immagini diverse per testa, potremmo avere dati molto alti da molte teste che passano attraverso un singolo processo, che appaiono molto simili tra loro nelle immagini metrologiche.
	I nostri set di dati di download oggi non sono immagini di Seagate, ma avranno somiglianze con queste situazioni e spero che tracciare questi paralleli possa aiutarti a tracciare parallelismi con i tuoi casi d'uso.
	JMP dispone di immagini e tabelle di dati ormai da diversi anni e personalmente sono stato lento ad apprezzarlo.
	Spero che vedrai in questi casi d'uso diversi modi in cui può essere prezioso, soprattutto attraverso la connessione interattiva flessibile delle immagini ad altri dati.
	Voglio anche evidenziare il valore di memorizzare i percorsi delle immagini nella tabella, soprattutto se è possibile avere percorsi condivisi.
	Infine, condividiamo entrambi il JSL di cui dimostreremo il materiale di supporto. Quindi questo è letteralmente un asporto. C'è una directory di questi alla fine di questo PowerPoint.
	Gran parte dell'esplorazione utile con le immagini è piuttosto elementare e i nostri script sono pronti per l'uso senza la conoscenza di JSL, ma contengono anche un'ampia gamma di elementi su cui potresti basarti nei tuoi script JMP.
	tre cose che includono percorsi di immagini accessibili al pubblico fino al mio secondo takeaway.
	La prima è una tabella dati dal catalogo online Mets. Include esempi con più immagini per oggetto o riga nella tabella dati.
	Sfogliare un catalogo è stata per me un'enorme tana del coniglio che consiglio vivamente. Il secondo set di dati sono immagini astronomiche. Il merito è di Russ Durkee dell'Osservatorio Shed of Science.
	Si tratta di dati metrologici riga per immagine in cui le immagini sono molto simili tra loro a prima vista. Quindi nota i parallelismi con ciò che stavo appena dicendo sui casi d'uso dei dati della nostra fabbrica di testine di registrazione.
	E parlando delle tane del coniglio in cui sono stato, la terza cosa è JSL che implementa l'API Omeka
	per accedere alle collezioni accademiche online. Ringrazio la dottoressa Heather Shirey per l'aiuto nell'accesso a questi database. Il suo progetto di mappatura dell'arte urbana, è un'altra cosa divertente che dovresti dare un'occhiata online.
	Ma il punto tecnico qui è che chiunque può utilizzare questo codice per sperimentare l'esecuzione di query sul database e ottenere risultati che mescolano percorsi di immagini con altri dati per creare il tipo di tabella su cui sono incentrati i nostri strumenti.
	Passeremo quindi direttamente a una demo live in JMP. Prima di esaminare questo tipo di set di dati, cosa succederebbe se avessi solo una pila di immagini?
	tabella delle immagini dalle cartelle. E ciò che fa è che potremmo scegliere una cartella. Ho una cartella con alcune immagini di esempio dal file
	Dati del catalogo incontrato. E puoi vedere che ha alcune cartelle e quando seleziono questa cartella ottengo rapidamente una tabella con
	in colonna tutte queste schede per le immagini. Viene scavato alla ricerca delle estensioni di file che ritiene siano immagini e ha anche suddiviso alcune cartelle per le quali
	le sottocartelle come attributi nei dati. Ora, abbastanza spesso, abbiamo casi d'uso in cui i nomi delle cartelle contengono qualche tipo di attributo significativo di cui vorresti avere i dati.
	E questo è uno script che puoi personalizzare ulteriormente nella mia versione di Seagate, di solito ho un identificatore di testa incorporato nel nome del file, quindi ho l'analisi per quello integrato automaticamente nella mia versione personale di questo script.
	Passiamo rapidamente a uno dei nostri principali set di dati di esempio. Quindi questi sono i dati del museo che ho menzionato. E quindi questo è più carnoso, puoi vedere che lo è
	ha una riga per oggetto, ma contiene alcuni dati numerici. Esatto, quindi elenca gli oggetti. Ha un sacco di dati sugli attributi. Quindi ci sono un sacco di...
	un set di dati più consistente qui. Ma se scorriamo oltre, puoi vedere che all'interno del set di dati ci sono i percorsi delle immagini, gli URL in cui si trovano le immagini
	sono ospitati e puoi vedere che ci sono fino a cinque immagini distinte qui per alcune righe.
	E quindi il secondo dei miei strumenti per la tabella immagini immagini importanti è tutto ciò che effettivamente porta le immagini nella tabella e può ospitare più percorsi. Questi potrebbero essere anche percorsi locali. Non devono essere un URL.
	Una volta condivisi i dati demo, potrai andare a prendere... E' già fatto. Volevo dirlo velocemente...per parlare velocemente di quello che sta facendo dietro le quinte.
	Quando JMP apre qualcosa che riconosce un'immagine, può essere un oggetto immagine. E ci sono un sacco di messaggi di comando JSL che l'oggetto immagine può accettare, cose come ottieni dimensione, ottieni pixel, salva immagine. E li vedrai nel codice che stiamo condividendo.
	Andiamo, voglio vedere i risultati. ...le immagini nella tabella. Questo script sta facendo alcune cose oltre a incollare semplicemente le immagini.
	È... permettetemi di aprire un altro esempio su qualche altro snippet di codice a riguardo. Quindi le immagini vanno in colonna, una colonna di tipo espressione, quindi si sta creando un tipo di dati espressione, come inserire le immagini.
	Sto anche creando un gestore eventi per quella colonna. Si utilizza un messaggio speciale per la casella del grafico, aggiungi l'immagine all'oggetto immagine e vieni aggiunto direttamente in una casella del grafico. Ti mostrerò cosa fa, ma è, è... Fare clic sul gestore eventi.
	E si sta anche ridimensionando, quindi il fatto che questo sia diventato alto per accoglierli un po' più grandi.
	È qualcosa che puoi fare, il mio script lo fa, ma anche per impostazione predefinita, sai, se inserisci immagini, potresti ottenere qualcosa di veramente piccolo come questo, il che potrebbe essere bello
	per vedere un array di grandi dimensioni, ma forse vale la pena sapere che, sai, sembra che, non so come potrei mai guardare, le mie immagini dovrebbero essere così piccole in JMP, puoi anche allargarle manualmente .
	E lo script si incorpora anche nella tabella. È una cosa utile sapere come fare, e la logica qui è che, sai, il
	La tabella dei dati è diventata davvero grande quando abbiamo incorporato tutte queste immagini e contiene immagini complete
	i dati per le immagini complete incorporate quando ciò accade, quindi potrei voler inviare questo set di dati a qualcuno e fargli poter andare a prenderlo senza sapere nulla del mio menu degli strumenti speciali. Potrebbero eseguirlo per reimportare le immagini.
	Nel clic che volevo mostrare è dove quando fai clic su questo, viene creata una versione a grandezza naturale o più grande dell'immagine qui affinché tu possa vederla.
	Quindi, come ho detto, gran parte dell'aspetto positivo dell'avere immagini nella tabella dati si rivela essere la capacità esplorativa di JMP molto semplice. Quindi, ad esempio, posso prendere queste colonne e riordinarle.
	E semplicemente spostarli sopra alcune altre cose sarà più interessante guardare l'intera tabella delle dimensioni dei file.
	E in questo modo, sai, posso semplicemente navigare, posso ordinare, posso vedere qui che ho le immagini ordinate per quante, o la riga ordinata per quante immagini che funzionano.
	Quindi, se scorro verso il basso, posso vederlo visivamente, riorganizzando, ottenendo diverse colonne di interesse accanto a queste. Posso effettivamente ottenere molte immagini in una griglia.
	sul tavolo. Ecco, ho questo gruppo e ho creato la mia colonna di raggruppamento. E così potrei riorganizzarlo. Solo riordinando le colonne potrei incollarlo accanto alle immagini.
	nel caso volessi rivederlo scorrendo. Quindi spostarsi, ordinare e riorganizzare è parte del bello di avere immagini in un file
	tavolo. Quindi uno dei miei casi d'uso personali è il monitoraggio di alcune metriche importanti che provengono dalle immagini e, nel mio caso, provengono effettivamente da una combinazione di immagini diverse.
	E guarderei questi dati o cercherei valori anomali e modalità sospette che verrebbero ricorrenti nei dati.
	E in questo caso d'uso, non ne avrei 85, ho decine di migliaia di righe che sto guardando e le immagini saranno una parte utile per esplorare cosa c'è che non va con i dati.
	Vorrei fare qui un esempio di trama proprio così... in questo caso altezza per larghezza di questi oggetti del museo. E lasciami tornare rapidamente indietro e mostrarti una cosa che puoi fare. Facendo clic con il tasto destro qui, posso creare un'etichetta da questa prima colonna.
	E quindi se guardo i dati, posso esaminarli e dire che c'è qualcosa che spunta fuori. Perché è molto più largo che alto? Beh, non è stato un errore. È davvero ampio
	opere d'arte lì, quindi ha senso. Quindi posso far emergere un fatto. Se ho molte cose diverse che mi interessano inserite in questo gruppo quaggiù, sembra che ce ne siano molte
	di questi ragazzi di dimensioni simili, forse sembra interessante.
	Ancora una volta, posso, posso guardarli individualmente con le etichette. Ma se i miei dati sono davvero grandi, potrei fare altre cose esplorative. Posso tornare ai dati e usare F7 per sfogliarli
	per le cose che sono state selezionate. Naturalmente, avendo selezionato le cose, potrei semplicemente sottoinsiemi alcune di quelle da ottenere, sai, da ottenere
	solo un set di dati più piccolo. Una delle cose esplorative che vorrei mostrare, una delle mie preferite, è la selezione della riga.
	Potrei selezionare i nomi e le colonne. Quindi dico che questa è una modalità strana e so già che mi piacerebbe chiamarla stravagante, facendo questo.
	E dirò, ehi, ci sono alcune stranezze nei dati che voglio esaminare. E mi darà una colonna alla fine qui con uno e zero per indicare se le cose sono strane o meno.
	E parte di ciò che è utile è che immaginiamo solo che il mio set di dati sia davvero grande. E quindi basta sfogliarli. Non così buono.
	E diciamo che è così grande che non voglio avere le immagini lì dentro. Non voglio trascinarli dentro, era irrealizzabile. Quindi eccomi tornato con il mio set di dati.
	E ho queste stranezze che mi interessano. E posso andare al sottoinsieme, e invece di sottoinsiemi tutti, diciamo che forse ce ne sono migliaia qui in questo gruppo, posso usare quella colonna per fare la stratificazione.
	Quindi qui potrei dire che ne ho selezionati solo 11, quindi diciamo che ne sceglierò cinque. Sceglierò di stratificare sulle stravaganze.
	E quello che otterrò sono cinque stranezze e cinque non stravaganti, scelte a caso, e sai, qui posso, potrei ordinarle e riportare indietro le immagini. Quindi ora potrei dire, va bene, voglio solo vedere,
	forse voglio vederne solo uno e due, qualunque cosa, solo per il set piccolo. Quindi, ancora una volta, si spera che questo dimostri come trascinare lungo quei percorsi anche dati molto grandi dove non sembra utile
	ho le immagini o sai che è possibile inserirle, potrei semplicemente ottenere... otterranno un sottoinsieme. E poi potrei sfogliarli e dire cosa c'è di diverso nelle stranezze. Posso sistemarli.
	Ora voglio mostrare un altro caso d'uso. COSÌ
	in questo caso d'uso stavo imparando a fare una classificazione di deep learning delle immagini e così
	in questo caso, sai... mi ha davvero colpito il fatto che le immagini siano letteralmente i dati.
	E quindi ecco un esempio di questo. Se, nel mio caso, ovviamente, guardo la registrazione, ho punti di vista diversi su di essi. Stavo cercando di classificare questi diversi punti di vista.
	Giusta sensazione??? e alcuni o qualcos'altro focalizzati su una parte diversa della testa. E quindi qui sto simulando con noi la statua del gatto dai dati artistici e li classifico. Ecco la parte posteriore, rivolta a destra, rivolta in avanti e così
	sai, questo, questo, l'intero progetto di apprendimento automatico non è presente in JMP, ma ce n'è bisogno
	per questo Python ??? Prodotto di categorizzazione TensorFlow per fornire dati di addestramento. E alla fine, per rivedere i risultati che ritornano, si sa, finisce per essere sotto forma di file nidificati in cartelle. E quindi lasciatemi mostrare rapidamente un altro dei nostri strumenti. Questa immagine
	Eccoci qui. Tabella delle immagini. Questi strumenti.
	Due cartelle ed ecco... posso scegliere le immagini.
	Questi sono i percorsi o le immagini nella tabella dati e posso scegliere alcune colonne di attributi e trasformarle in
	cartelle di file per categorie di cartelle di file nidificate. Qui gli dirò di usare la colonna del nome del mio file come nome.
	In genere posso tutti avere qualche prefisso o modificare la dimensione. Il ridimensionamento è un'altra cosa che è realmente arrivata in questo apprendimento automatico. Ho impostato il mio modello e mi aspetto sicuramente che vengano caricate immagini di una certa dimensione. A quel punto, quando funzionerà, invierà le mie immagini
	nella cartella.
	c'è un problema qui dove è andato.
	Lasciamelo fare ancora una volta. Le immagini...tabella delle immagini nelle cartelle.
	Penso di aver cliccato sulla cosa sbagliata. Ho qui la cartella delle immagini di machine learning in cui voglio inserirle rapidamente.
	Rivedilo.
	Facendo clic sui nomi dei file.
	E li sistemerà nella cartella.
	Quindi qui ho i miei set di dati di test e di allenamento e oops, ho scelto di aver scelto la cosa sbagliata per le mie categorie. Classifichiamoli in base alle cose che ho scelto nelle colonne.
	Quindi l'idea è che, sai, devo inserire i miei dati categorizzati nella struttura delle cartelle dei file.
	E l'altro aspetto è che è utile nei dati in... farlo in JMP nella tabella dei dati, quindi è utile elaborare queste categorie di formazione.
	gruppi all'interno di JMP. Ho già mostrato che potremmo eseguire la stratificazione ed ecco un altro esempio in cui, poiché ho i dati, le altre colonne di dati, come il dipartimento, in
	nel set di dati. Posso tornare indietro e vedere, tipo, ehi, ho suddiviso il mio test e il mio set di allenamento in modo equilibrato? Quindi quando ho, diciamo, l'arte egiziana, ho fatto un buon lavoro sull'arte egiziana
	Essere in parte nel compito, in parte nella formazione, non tanto nell'altra categoria. Quindi in JMP so di avere gli altri dati
	colonne. Sono utili per creare il mio set di allenamento per i test, assicurandomi di avere gruppi bilanciati e inoltre posso salvare questa tabella e avere una registrazione di ciò che era nel...
	cosa c'era nella formazione che ho fatto. Quindi ecco quello. L'ultima cosa che volevo dire a questo proposito è che i dati del museo non catturano molto bene
	l'idea che le immagini metrologiche sembrino tutte molto simili. Quindi, poiché questi gatti sono tutti così unici, potresti dover guardare molto da vicino mentre scorri qui per vedere,
	sai, questa è la parte posteriore di un gatto o la parte anteriore con la faccia consumata o qualsiasi altra cosa, e
	Parlerò più approfonditamente del caso in cui le immagini metrologiche sono davvero molto simili tra loro. Ed è potenzialmente molto utile scorrerli semplicemente guardando le cose a occhio. Dopo aver sentito Serkay con il suo strumento PowerPoint.
Serkay Olmez	Ok, lasciami condividere il mio schermo.
	Bene.
	Quindi quello di cui parlerò è uno script che consente alle persone di inserire in PowerPoint le immagini elencate in una tabella JMP.
	Quindi quello che vuoi fare è raccogliere le immagini dai collegamenti elencati nella tabella e inserirle in PowerPoint con un modello di tua scelta. E così puoi creare questa tabella con il file
	frammenti di codice che Heidi ha già mostrato e questo script presuppone che tu abbia già una tabella e che tu abbia i collegamenti al suo interno.
	E eseguirò semplicemente lo script e ti dirò cosa fa lo script.
	Quindi, se lo eseguo, ti fornisce questa interfaccia in cui puoi selezionare le colonne come attributi. Prima di tutto, dovrai selezionare il percorso dell'immagine in modo che JMP sappia da dove raccogliere quelle immagini e
	puoi anche aggiungere etichette. Queste etichette verranno inserite in PowerPoint come colonne e potrai anche decidere quale tipo di layout desideri in PowerPoint. Quindi mostrerò semplicemente una griglia
	prima la disposizione. Quindi ci saranno quattro colonne, due righe in questo caso. E premi l'esportazione. Ciò che fa è andare e attivare PowerPoint e PowerPoint lo farà
	vai a raccogliere quelle immagini e costruirà le diapositive e ci vorranno dai 10 ai 20 secondi perché sta inserendo 20 immagini da un server.
	Quindi, una volta completato, avrai PowerPoint con una struttura ben strutturata. E quelle colonne, ricorda, sono quelle che la tabella proviene dalle colonne selezionate all'inizio nell'interfaccia utente. Quindi ottieni questo rapidamente e puoi, ovviamente, cambiare
	la disposizione qui. Ad esempio, supponiamo che tu voglia fare
	una cosa diversa. Quindi c'è questa selezione di layout qui. Diciamo che vuoi fare una riga e magari lasciare un po' di spazio sotto in modo da poter inserire alcuni commenti lì dentro. Quindi puoi semplicemente rieseguirlo
	quindi JMP indicherà a PowerPoint come impostare il layout. E una volta completato, avrà una riga per le immagini per diapositiva.
	Assomiglia a questo e
	Un'altra cosa che fa lo script è dividere le diapositive in categorie. O forse c'è un attributo principale nei tuoi dati e vuoi iniziare... vuoi iniziare una nuova diapositiva
	quando quell'attributo cambia. Prendiamo, ad esempio, il supporto e lo inseriamo nelle etichette delle diapositive in modo che crei etichette delle diapositive in alto. È come i titoli.
	E ha anche suddiviso questa piccola presentazione PowerPoint in categorie. Quindi inizierà una nuova diapositiva ogni volta che cambia questo attributo del mezzo. Se faccio solo questo,
	farà di nuovo la stessa cosa in 10-20 secondi. Ora li raggrupperà in diverse categorie. Quindi, avrai un bell'aspetto
	serie di diapositive,
	che sarà diviso. Quindi, ad esempio, hai una diapositiva per il medio uguale a ottone, ne avrai una di bronzo e sembra che ci sia solo un elemento da quello. Ho selezionato ??? righe nei dati e ci sarà ceramica, ecc. Quindi questo separa le diapositive.
	L'ultima cosa che mostrerò a titolo dimostrativo è che a volte le persone vorranno avere un layout un po' più complicato. Un modello, ad esempio, vorranno guardare un'immagine
	in modo più grande, quindi vogliono mettere un'immagine grande a sinistra, forse un altro paio a destra. Quindi puoi creare modelli così complicati
	andando...selezionando un layout diverso e questi vengono eseguiti tramite script. Quindi avevo questo layout da grande a piccolo. Ci sarà un'immagine grande sul lato sinistro e ce ne saranno due piccole impilate a destra. Quindi se fai semplicemente questo
	andrà e farà la stessa cosa, ma ora avrà un layout diverso.
	Darò dai 10 ai 20 secondi per costruire le diapositive.
	Ecco qua. Quindi un'immagine grande sul lato sinistro e due piccole sul lato destro.
	E l'ultima cosa che mostrerò riguarda la personalizzazione dello strumento. Rilasceremo questo strumento come parte di questo grande componente aggiuntivo che esegue tutte le operazioni di manipolazione delle immagini. E quindi se aprissi questo molto velocemente,
	quindi questo è personalizzabile dall'utente, quindi gli utenti possono accedere e modificare il tipo di colonne che desiderano inserire automaticamente nei ruoli. E così
	gli utenti possono farlo sembrare diverso per se stessi. E un'ultima cosa che menzionerò riguarda i modelli specializzati. Quindi quei modelli
	Ne ho appena mostrato uno da grande a piccolo, quelli creati da script che vivono esternamente allo strumento. Quindi ne forniremo due. Ma l’idea è che se l’utente ha abbastanza esperienza, quella persona può svilupparsi
	il proprio modello e inserirlo nello strumento e lo strumento lo riconoscerà, oppure lo sviluppatore può sviluppare sempre più modelli
	specificato...specifico per un particolare cliente o particolare utente. Quindi, e questa sarà una parte dell'aggiunta che rilasceremo. Questo è tutto quello che ho. Heidi può riprenderselo.
Heidi Hardner	Ok ok.
	Mi dispiace. Sono tornato e
	ora stiamo esaminando un set di dati diverso. Queste immagini astronomiche di Shed of Science.
	E come pubblicizzato, queste immagini sono di più... sono immagini metrologiche e stai guardando un pezzo di cielo notturno qui in questa immagine molto piccola. E anche in queste dimensioni e portata molto ridotte delle immagini,
	puoi vedere, puoi vedere il movimento lì. E puoi vedere alcune cose anomale come qui quando salta fuori qualcosa.
	E questo fa parte del punto che volevo sottolineare quando stavo cercando la classificazione per il mio progetto di machine learning e ho immagini che nominalmente sembrano molto, molto simili tra loro. È molto facile scorrere e vedere qualcosa di anomalo come questo.
	Ma in realtà farò una dimostrazione più grafica di ciò in cui lo ingrandiremo e lo scorreremo di nuovo. Quindi permettetemi velocemente
	descrivere cosa vedremo. Quindi ecco una visione dell'intensità del bianco su queste immagini in funzione del tempo. Quindi questi sono ordinati in base all'ora quando li scorriamo.
	E una cosa che non vedrete, che non è molto visibile a occhio nudo, è questa grande e lenta tendenza qui nell'intensità.
	Avremo le etichette. Puoi vedere di nuovo qui il modo in cui usi le etichette per vedere. Sì, se l'intensità è molto alta. È perché c'è una striscia attraverso le esposizioni di 60 secondi che è qualcosa che passa in quelle immagini. Possiamo anche vedere le irregolarità nei dati. Ed è lì che vedi il
	il telescopio è andato alla deriva, un po' dello sfondo si muove e si resetta, guardatelo quando scorriamo. Quindi solo una piccola anteprima.
	Mostrerò l'espansione molto più grande in modo che anche all'interno della tabella dati possiamo vedere una vista abbastanza grande delle immagini, solo un po' più grande.
	E ricominciare dall'inizio nel tempo. Quello che voglio che tu faccia è osservare questo punto, osservare quell'oggetto mentre scorriamo i dati.
	E speriamo che quello che stiamo vedendo sia che tu possa vederlo spostandoti a sinistra, contro le stelle sullo sfondo. E quello è un asteroide, 2171 Kiev.
	Cioè, stiamo vedendo che c'era una reale intenzione di queste immagini metrologiche. Quindi diamo solo una dimostrazione grafica che, nelle giuste circostanze, è possibile utilizzare semplicemente scorrendo le immagini nella tabella.
	annotazione della tabella delle immagini. Questo vale per il caso opposto in cui vuoi semplicemente esaminare le immagini, una per una.
	Ciò che accade quando fai clic su questo è che, ancora una volta, puoi scegliere se utilizzare il percorso o le immagini incorporate.
	Hai la possibilità di avere una sorta di identificatore in cui mettiamo qui la data oppure ti fornirebbe semplicemente dei numeri di riga e puoi avere un altro attributo, mettiamo qui il telescopio,
	sui dati. E ciò che fa è formare un piccolo strumento di markup e questo strumento te lo consentirà
	fare alcune classificazioni generiche. Questo è un tre, potrebbe dire qualcosa qui. Una sorta di commento sui dati.
	E ho anche il mirino, quindi posso misurare. Misurerà in pixel l'immagine e sposterà il mirino per registrare le posizioni e i
	delta lì e pixel quando faccio clic su Registra. Ora, prima di farlo, sai, parte del motivo per cui ci sono molti modi diversi per eseguire il markup con le pubblicità
	strumenti, parte della motivazione per eseguire questa operazione in JMP è, ancora una volta, la presenza, insieme all'immagine, di tutti gli altri dati nella tabella.
	In realtà è rappresentato qui solo da questa colonna. Ma ancora una volta, questo è qualcosa che è maturo per la personalizzazione. Nella mia piccola versione, guardo le immagini
	e sto stampando qui, in questa vista, una piccola mappa di dove si trovava la testa sul wafer o vari altri dati. O forse la ricetta dell'immagine dice quali sono le dimensioni che posso provare a verificare.
	Quindi la possibilità di avere questa unione tra l'immagine e gli oggetti è possibile anche per questo? Ma poi quando facciamo clic su Registra, ciò che accade è andare a destra. Li vedremo per aggiungere colonne e
	(Le colonne sono così alte che riduciamole un po'.)
	Puoi vederlo qui nella riga 3 e registrato. No, non voglio spostare il mirino bianco, quindi ottengo una distanza verticale e le posizioni del mirino, i miei commenti e le mie classificazioni vengono bloccati nella tabella nella riga corretta.
	Un'altra cosa che vediamo qui è un'altra colonna di immagini. E quindi è qui che ho inserito alcune immagini che sono grafici JMP, i grafici JMP possono essere immagini.
	E nella tabella dati che condividiamo ho incorporato del codice. Vedrai qui come creare queste immagini e implica utilizzare il messaggio Ottieni pixel per le immagini che abbiamo,
	ottenere una matrice dei dati, tagliare una fetta lungo il punto in cui si muove l'asteroide e calcolare la media dell'intensità. Puoi sfogliare e vedere
	il picco in movimento in queste immagini. Ma il vero punto di tutto questo era che io lo menzionassi semplicemente.
	Alcuni dei nostri casi d'uso che abbiamo sempre in Seagate in cui avremo una riga di dati per una testina e quali valori vi sono contenuti, come una frequenza di picco proveniente da un intero spettro o un valore ottimale proveniente da un scansione di ottimizzazione ecc
	quelle spazzate potrebbero effettivamente diventare immagini nei dati. E ovviamente ci sono buone ragioni per cui eseguiamo questo tipo di estrazione di caratteristiche su immagini o curve complesse.
	I valori semplici come la frequenza possono essere utilizzati più direttamente in una varietà di analisi JMP come
	Le piattaforme statistiche di JMP, ma spero che entrambi abbiamo dimostrato che sono anche molte cose utili che potresti fare se inserisci le immagini nella tabella in relazione a una serie di altre colonne di dati.
	In particolare, sai, spero che forse vedendo le trame come immagini, stai pensando subito alla demo di PowerPoint di Serkay e le trame sono cose come organizzarle in un PowerPoint in un certo modo.
	Ad ogni modo, spero che le varie parti di JSL che abbiamo condiviso possano esserti utili e che ti senta ispirato a fare di più con le immagini tu stesso. Grazie.

ScoppiareEsplorazione dei datiSviluppo di applicazioni JSLRi: Immagini nelle tabelle di dati e relativi strumenti JSL (2020-US-30MP-585)

@hardner hmmm ho provato ma non ha funzionato. Ah beh, non è così facile come pensavo. Saluti!

Ri: Immagini nelle tabelle di dati e relativi strumenti JSL (2020-US-30MP-585)

Grazie!  

Non sono sicuro di aver compreso la tua domanda, ma se apro uno dei miei soliti file con una colonna Carattere contenente l'URL dell'immagine - proprio come nei dati di esempio - e poi converti quella colonna in Espressione (e in questo esempio chiamala EXPRESSIONofURL), ecco come trasformarlo nuovamente in una colonna Carattere che funzioni con lo strumento di importazione, senza virgolette attorno all'URL...

 

dt = Current Data Table();
dt << New Column( "URL" );
:URL[1] = Eval( Parse( :EXPRESSIONofURL[1] ) );

 

 

 

 

Ri: Immagini nelle tabelle di dati e relativi strumenti JSL (2020-US-30MP-585)

@hardner -Strumento fantastico, grazie per aver condiviso il componente aggiuntivo. Ho provato a usarlo sul mio set di dati ma il mio URL viene importato come espressione e quando ho provato a convertirlo in testo (secondo le tue istruzioni di aggiunta) nessuna delle immagini dal mio URL viene importata. Qualche consiglio?

Ri: Immagini nelle tabelle di dati e relativi strumenti JSL (2020-US-30MP-585)

Ho davvero apprezzato la quantità di contesto e codice/dati di esempio che hai incluso nel file .zip! Grazie!