これは、JMP 18 の新しい Python 統合と、その Python 統合を R と一緒に使用する方法を説明するために使用できるスクリプトのコレクションです。顧客向けプレゼンテーションでうまく機能した他の例があれば、ぜひ再投稿してください。Kemal Oflus、Sam Gardner、Paul Nelson など、これらの例の開発に協力してくれたすべての人に感謝します。
R を伴わない新しい Python 統合の使用例については、次の関連記事を参照してください。
C80 JMP Python の使用例
**************************************************************************************************
Bootstrap R (旧統合).jsl
- これは、JSL スクリプトを使用した古い R 統合 (JMP 18 でも引き続き動作します) の例です。
- この例では、R を使用して 50 個の観測値のランダム サンプルを生成します。次に、中央値統計の 500 サンプル ブートストラップが生成されます。
- ブートストラップ データは R でプロットされます。
- ブートストラップ データが JMP に送信され、分布レポートが生成されます。
- R で生成されたプロットは、比較のために JMP 分布レポートと並べて表示されます。
**************************************************************************************************
ブートストラップ R (rpy2).py
- 新しい Python 統合を通じて R と対話します。
- rpy2 を使用して R コマンドを実行します。
- 渡すデータ: R データフレーム + Python データフレーム + JMP テーブル。
- run_jsl() を使用して Distribution プラットフォームを呼び出します。
**************************************************************************************************
ブートストラップ R (Rscript).py
- 新しい Python 統合を通じて R と対話します。
- 外部ファイルから R スクリプトを実行します。
- Python の Rscript 機能を使用します。
- 渡すデータ: R データフレーム + Python 配列とデータフレーム + JMP テーブル。
- run_jsl() を使用して Distribution プラットフォームを呼び出します。
- R によって生成された標準出力をログ ウィンドウに印刷します。
**************************************************************************************************
ブートストラップ R (Rserve).py
- 新しい Python 統合を通じて R と対話します。
- Rserve への接続を介して R を実行します。
- JMP テーブルを作成し、メモリ内に直接書き込みます。
- 渡すデータ: R データフレーム + Python データフレーム + JMP テーブル。
- run_jsl() を使用して Distribution プラットフォームを呼び出します。
**************************************************************************************************
臨床R（rpy2メソッド）.py
- 新しい Python 統合を通じて R と対話します。
- rpy2 を使用して R コマンドを実行します。
- インストールする必要のある R パッケージを選択的にインストールします (Python アプローチ)。
- haven を使用して SAS トランスポート ファイルを生成します。
- Pharmaversesdtm のサンプル臨床データ セット (多くの特殊なファイル) を操作します。
**************************************************************************************************
Rserve_Simple.py
- 新しい Python 統合を通じて R と対話します。
- Rserve への接続を介して R を実行します。
- Bootstrap R (Rserve).py と似た例ですが、よりシンプルです。
**************************************************************************************************
