JMP 18 은 Python과 통합하는 새로운 방식을 통해 JMP와 함께 사용하도록 설계된 독립적인 Python 환경을 제공합니다. 또한, JMP에는 이제 기본 Python 편집기와 JMP 전용 Python 패키지가 제공됩니다. JMP의 이 Python 환경은 JMP와의 연결 및 상호 작용이 향상되어 JMP에서 Python을 사용하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
JMP 18의 Python 통합 개발 환경(IDE)에 익숙해지고 방법을 알아보세요.
- Python IDE를 찾으세요.
- 간단한 예를 실행해 보세요.
- Python 패키지를 설치합니다.
- Python에서 JSL 스크립트를 실행합니다.
- Python 변수를 JSL로 전송합니다.
- Python에서 JMP 데이터 테이블을 만듭니다.
새로운 Python 편집기를 찾는 방법부터 시작해 보겠습니다.
다음으로, Python에서 간단한 예제와 내장된 로그를 표시하는 방법을 살펴보겠습니다.
Once you've determined which packages are installed, watch how to install a new one and how to upgrade pip. </CODE></P>
<P></P>
<iframe src="https://players.brightcove.net/6058004218001/default_default/index.html?videoId=6357446770112" width="1036" height="540" allowfullscreen allow="encrypted-media"></iframe>
<P></P>
<P>제가 사용한 코드는 아래와 같습니다.</P>
<PRE class="bp-text bp-text-plain hljs bp-is-scrollable" tabindex="0"><CODE class="bp-text-code py"><SPAN class="hljs-selector-tag">import</SPAN> <SPAN class="hljs-selector-tag">jmp</SPAN>
<SPAN class="hljs-selector-tag">import</SPAN> <SPAN class="hljs-selector-tag">jmputils <SPAN class="hljs-selector-id">#listing</SPAN> packages installed jmputils<SPAN class="hljs-selector-class">.jpip</SPAN>(<SPAN class="hljs-string">'list'</SPAN>) <SPAN class="hljs-selector-id">#Installing</SPAN> function jmputils<SPAN class="hljs-selector-class">.jpip</SPAN>(<SPAN class="hljs-string">'install'</SPAN>,<SPAN class="hljs-string">'numpy </SPAN><SPAN class="hljs-string">pandas'</SPAN>) <SPAN class="hljs-selector-id">#Upgrade</SPAN> pip jmputils<SPAN class="hljs-selector-class">.jpip</SPAN>(<SPAN class="hljs-string">'install --upgrade'</SPAN>, <SPAN class="hljs-string">'pip setuptools'</SPAN>)</SPAN>
다음으로 Python에서 JSL 스크립트를 캡슐화하는 jmp.run_jsl 함수에 대해 알아보겠습니다.
제가 사용한 파이썬 코드의 예는 다음과 같습니다.
<SPAN class="hljs-selector-tag"><SPAN class="hljs-keyword">import</SPAN> jmp <BR />jmp.run_jsl(<BR /> '''<BR /> //this is a JSL comment<BR /> Open ("$Desktop/Wafer Stacked.csv")<BR /><BR /> '''<BR />)</SPAN>
이제 CSV 데이터 테이블을 pandas를 통해 Python으로 가져왔다고 가정해 보겠습니다. 이 테이블을 JSL 스크립트에 변수로 전달하려면 Python의 Get 함수를 사용하고 Graph Builder와 같은 JSL 함수를 활용할 수 있습니다.
코드는 다음과 같습니다.
<SPAN class="hljs-keyword">import</SPAN> jmp
<SPAN class="hljs-keyword">import</SPAN> pandas <SPAN class="hljs-keyword">as</SPAN> pd
pd_dt= pd.read_csv(<SPAN class="hljs-string">"Wafer Stacked.csv"</SPAN>)
<SPAN class="hljs-keyword">print</SPAN> (pd_dt.head());
jmp.run_jsl(<SPAN class="hljs-string">''' jmp_dt= Python Get (pd_dt); jmp_dt<< Graph Builder( Size( 567, 444 ), Show Control Panel( 0 ), Show Legend( 0 ), Variables( X( :X_Die ), Y( :Y_Die ), Color(:Defects) ), Elements( Heatmap( X, Y, Legend( 5 ) ) ) ); '''</SPAN>)
마지막으로 Python과 "jmp" 모듈을 사용하여 새로운 JMP 데이터 테이블을 만들어 보겠습니다. 이 예제에서는 csv 파일과 pandas 패키지를 사용하지만, 이 방법은 다른 유형의 파일에도 적용할 수 있으며, 특히 JMP에서 직접 열 수 없는 파일에도 적용할 수 있습니다.
안녕하세요,
좋은 섹션에 있는지 잘 모르겠어요. 파이썬 스크립트에 애드인을 만들고 싶은데 작동하지 않아요. 가능할까요? 어떻게?
미리 감사드립니다.
아메드
안녕하세요 @아메드메트로EM
더 나은 곳은 커뮤니티의 토론 섹션에서 새로운 스레드로 그 질문을 제기하는 것입니다. 그렇게 하면 비슷한 관심사를 가진 다른 사람들이 찾기도 더 쉽습니다: https://community.jmp.com/t5/Discussions/bd-p/discussions
본문에 내 사용자 ID와 @를 태그하면 질문에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 그러면 다른 사람들도 참여하고 싶어할 수 있으므로 쉽게 찾아서 답변할 수 있습니다.
간단히 대답해드리자면, 전반적으로 그렇다고 말하고 싶습니다. 모든 것은 세부 사항에 달려 있습니다.
#adding all columns
for i in range(len(pd_dt.columns)):
jmp_dt.new_column(pd_dt.columns[i],jmp.DataType.Character)
jmp_dt[i]=pd_dt[pd_dt.columns[i]].astype(str)
이 슬림 버전은 작은 데이터 표에 적합합니다.
대용량 데이터 테이블의 열에 액세스할 때 시작/종료 데이터 테이블 로 코드를 래핑하는 것이 필수적인 것으로 보입니다.
JMP에서의 Python: 데이터프레임 열에서 데이터테이블 열로의 모범 사례 및 계산 속도 영향
[JMP19에서 대량 데이터 전송의 경우 dt = jmp.from_dataframe(pandas_df)를 사용하세요.]
