演示主题
Python 是一种使用率很高的开源工具，许多科学家和工程师（无论他们是否愿意）都在使用它来解决他们面临的问题。这些问题包括访问数据源和处理数据结构的上游任务，然后才能通过分析探索开始发现阶段。
目的
提供即插即用的工作日志和相关示例，以利用 v18 中的 Python 集成来访问 JMP 未提供直接提取数据方法的数据文件，并将数据无缝地交给 JMP 以进行剩余的准备、可视化和分析。
视频
以下。
分析工作流程
数据访问、自动化和脚本
行业
一般用途。
正在回答的问题
访问 JMP 未提供直接提取数据方法的数据文件
故事/场景是什么
数据来源示例包括：
- 基于 .wfdb 文件的 ECG 示例，该想法的最初来源是将导联信息传送到 FDE；在 Graph Builder 和 FDE 中进行探索。
- 基于 .spa 文件的光谱示例，基于JMP SE 社区中的一篇文章；在 GB 中进行探索
- 基于 .stdf 文件的自动测试设备示例，Clark 提醒我这个常见的 JMP 请求；在控制图和能力工具中进行探索
每个案例研究都包含用于打开相关 Python 内容网页（Github、PyPi）、Python .py 文件和 JSL 文件的按钮。
- 下载并解压 .zip 文件，将所有文件保存在同一文件夹中。只有当文件保存在一起时，“即插即用”的期刊参考资料才会识别这些文件。
- 通过在脚本编辑器或首选项中单击鼠标右键来打开“显示嵌入式日志”。
- 按下 Python 脚本文件工具栏中的“运行脚本”。它还提供了运行 JSL 文件的说明。
在初始运行时，在日志中您将看到 Python 正在安装库，然后循环快速打印小片段（出于演示目的，显示 Python 代码正在 JMP 中滚动），然后 JMP 表开始弹出。
JMP 功能和平台
Python 集成。其次：图形生成器、FDE；图形生成器；控制图和过程能力。
探索电话准备、询问内容以及可能要寻找的痛点
自从开展这些对话以来，我们讨论的重点一直是使用 Python 进行数据访问，而不是机器学习功能。也许您会在对话中发现同样的情况。
包含的材料
- 包含情景内容的演示日志和 3 个带操作按钮的案例研究
- 与 3 项数据访问挑战相关的文件
- 如果您喜欢使用实际幻灯片，请使用“情况幻灯片”Word 文档
- 可以找到演示内容的视频演示这里20240617 美洲 SE 会议第 44:45 刻（8 分钟）
忘在脑后
https://community.jmp.com/t5/Mastering-JMP/Developer-Tutorial-New-Python-Integration-and-Scripting/ta-p/737959
演示技巧
- 请注意.py 文件开头的简短“自述文件”——节省演示时间。
- 检查 .py 文件后，删除灰色注释（多个 # 之后）以节省屏幕空间
- 在演示之前，单独运行导入语句——通过预先准备来节省演示时间。
- 每个 .py 文件中都有 3 个地方用于演示 Python 集成的焦点/内容，用“#HERE”+ 注释表示，说明为什么它是焦点
请报告有关“即插即用”目标的按钮等的任何挑战，以及任何其他想法或建议。任何错误、遗漏、问题 - 也请分享；我可能忽略了我已经设置但无法测试的关键初始步骤。
感谢 Christian 花时间整理这个例子来分享
