JMP 从不支持虚拟环境。 因此，我认为这应该被删除，因为这将为不受支持的流程生成支持案例。
帖子链接： （Anaconda 环境集成）
经过nascif_jmp
https://community.jmp.com/t5/JMP-Scripts/Anaconda-Environments-Integration/ta-p/221565
Anaconda 是数据科学最常用的 Python 发行版之一，因为它使得安装预测试库及其依赖项变得非常容易。 Anaconda 允许用户在虚拟环境中组织已安装的库，以防止所述依赖项相互干扰。 该脚本允许 JMP 用户利用此功能，以保持其 Python 依赖项的分离和组织良好。 附加的 Anaconda.jsl 脚本允许用户指定一个 Anaconda 环境来执行依赖于该环境中安装的特定依赖版本的 Python 代码。 它通过在 Python Init() 命令周围提供一个包装器来实现这一点，该包装器标识将使其与给定的 Anaconda 环境匹配的所需参数。 例如：conda = Include("anaconda.jsl"); If(!conda:init(1), // 调试模式 Show(Get Current Directory()); Throw("Conda 初始化失败。")); 显示（康达：get_envs（））； // 适当改变；使用 Python 3.6 Conda 环境名称。 // 支持 3.7 但必须指定 my_env = "py3"; if(!conda:is_env(my_env), Throw("Conda环境不好，请换一个。"));康达：launch_env（我的环境，1）； // 调试模式 Python Submit("\[ import numpy as np v = np.array([[1, 2], [3, 4]]) d = int(np.linalg.det(v)) print(d ) ]\" ); dNum = Python Get(d);显示（dNum）；随附的 .zip 文件包含其他示例，包括使用 Python 库 requests 和 beautifulSoup4 来网络抓取数据以便在 JMP 中进行分析的示例。 有关创建和重新使用 Anaconda 虚拟环境的更多详细信息，请参阅：管理环境打包 conda 环境（Requirement.txt 和虚拟环境） 当前限制：Anaconda 检测目前仅适用于 Windows； conda.exe 必须在您的路径中；所有示例在 15.1 中都可以正常工作。 除了 goldenglobes.jsl（网络抓取示例）之外的所有示例都适用于 14.3。
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