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与 Python 脚本和 Conda 环境更好地集成

你好，

我经常尝试在本地 conda 环境中安装多个软件包。我希望能够使用它们在 JMP 数据表中创建新列，以受益于 JMP 的图形生成器功能。

更具体地说，我想创建一个.JSL 脚本：

1. 将 JMP 数据表的当前状态发送至
2. 执行的 python 脚本 .py 或 python 笔记本 .ipynb
3. 我的计算机上安装了特定的 conda 环境
4. 然后将脚本/笔记本的结果发送回 JMP 数据表并更新它。

理想情况下，我只想在 .JSL 脚本中指定 python 脚本或笔记本的路径和 conda 环境的路径。

目前，关于如何使用当前 JMP 版本实现此目的的空白“模板”也将非常受欢迎。

谢谢。

最好的，

数据存取回复：与 Python 脚本和 Conda 环境更好的集成

Conda 支持一直存在问题。

有了 JMP 18.0，这不再是问题。JMP 安装了一个独立的、基于 Python.org 的嵌入式 Python 3.11.x 发行版作为 JMP 的一部分。JMP 18 现在无需配置即可开箱即用，但 JMP 不再连接到任何外部 Python 发行版。可以将其视为 JMP 私有虚拟环境。

通过 Python 集成的更新，您现在可以直接从 Python 访问、修改和创建 JMP 数据表。支持语法突出显示的 Python 脚本编辑器，并且能够直接从编辑器运行纯 Python 脚本。导入jmp 包提供数据表访问和 run_jsl() 命令，让您可以从 Python 脚本运行 JSL。数据表访问已上线，Python Send( dt ) 和 Python Get ( dt ) 不再创建 表的副本，而是保存对数据表的引用的 Python 对象。脚本索引包含一个新的“Python”类别，它提供新 Python 功能的文档和示例。