互動式使用 JMP-pro 和 Python有沒有辦法將 Python 和 JMP 互動式地結合起來使用，以充分發揮兩者的優勢？
例如，我想在 JMP 中進行資料瀏覽、視覺化和篩選。
並在 Python 中進行一些額外的計算（由 JMP 呼叫）。目前 JMP 似乎
忽略所有已套用的過濾器設定和元資料（規格、目標）。
Python 是否有可能（或在不久的將來，在下一個版本中）使用
不僅包括所有 JMP 數據，還包括過濾器中定義的子集 a，並且還會保留
變數定義（規格等）
就目前而言，我認為 Python 在 JMP 中並沒有帶來任何附加價值，因為它沒有完全整合。
此致，
愛德華
自動化和腳本編寫回覆：互動式使用 JMP-pro 和 Python您現在就可以做到這一點，但這確實需要一些腳本編寫工作。此外，這也很好地展示了 Python 整合已經具有相當大的價值： JMP® Pro 的 Torch 深度學習。
回覆：互動式使用 JMP-pro 和 Python您使用的是哪個版本的 JMP Pro？我這麼問是因為 JMP 的每個版本都使其與 Python 的整合度越來越高。我對您之前提到的過濾器定義和規範很感興趣。您是否希望 JMP 中的所有欄位屬性都能在 Python 資料框中自動處理？我很想知道您是如何將這些屬性傳遞給各個 Python 函式庫的？
回覆：互動式使用 JMP-pro 和 PythonJMP中Python的實作非常出色：
JMPyFacade：連接 JMP 和 Python，實現無縫互動分析
我認為， @jthi使用私有子集將資料傳輸到 Python，並將結果傳回給 JMP。
採用這種方法，可以避免上述大部分問題。
回覆：互動式使用 JMP-pro 和 PythonJMP 的開發歷時超過 30 年，相當於許多人幾個世紀的投入。自 JMP 18 開始引入 Python 整合以來，短短兩個主要版本就取得了顯著進展。其設計理念是為使用者提供更多工具並增強 Python 工作流程，而非重寫 JSL 支援。我們致力於確保所有在 Python 環境中建構的功能都能符合 Python 程式設計師的預期。整合功能隨著每個版本的發布而不斷改進。有時 JSL 是最佳選擇，有時 Python 則更勝一籌。
Python 整合可用於安裝其他文件類型支持，或 JMP 尚未實現的其他統計資料。甚至可以透過 PyOpenCL 或 PyCuda 等合適的軟體包從 Python 存取 GPU。 （當然，還需要合適的顯示卡和驅動程式。）
18 和 19 版本的重點是 JMP、JSL 和 Python 之間的資料互通性。有效率地在不同環境間傳輸數據，以便您在現有基礎上進行擴展。
在 2019 年版本中，我們基於 Python 整合建構了對 SAS、R、Matlab 和資料連接器的支援。腳本索引中提供了大量範例，詳細展示了 JMP 和 JSL 之間的互通性。
我們非常歡迎您的建議。我們當然可以研究如何才能更好地遵循資料過濾規則。 Python 看到的資料表與 JSL 看到的資料表是相同的。 JMP 19 的 `jmp.globals[]` 和 `jmp.here[]` 允許 Python 直接存取全域命名空間和 `here` 命名空間中的 JSL 變數。
