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Python-IntegrationHallo zusammen!

Ich bin neu bei JMP, habe aber viel Erfahrung mit Python.
Ich verwende JMP als validierte Plattform für statistische Analysen und möchte Python verwenden, um das Schreiben von CSV-Dateien usw. zu vereinfachen.
Ich habe große Schwierigkeiten damit, Variablen in JSL ein- und auszulesen.

Ich habe eine JMP-Datentabelle, die ich mit Python analysiert habe. Ich suche nun nach einer Möglichkeit, mit JSL Toleranzintervalle, Prozessfähigkeit und einige weitere Kennzahlen zu berechnen.

Meine Frage lautet also: Wie kann ich diese Analysen durchführen und die Ergebnisse anschließend in einem indexierbaren Python-Format ausgeben?
Alle meine Versuche, der Skriptanleitung auf JMP zu folgen, haben zu Fehlern geführt, für die ich keine Lösung finden kann. (Fast jedes Mal ein anderer Fehler.)
Ich verstehe, dass meine Sturheit, Python zu verwenden, vielleicht etwas eigenwillig ist, aber ich muss die Ergebnisse in einer CSV-Datei speichern, und die Indizierung und Formatierung mit Python ist mir deutlich einfacher. (Dass keine konsistenten Fehlermeldungen angezeigt werden, die ich beheben könnte, macht die Sache nicht einfacher.)

Kurz gesagt: Wie kann ich Ergebnisse aus einem JSL-Skript extrahieren, um sie später in Python zu verwenden?

Ich habe versucht, mithilfe der Skriptanleitung herauszufindenBetreff: Python-Integration

JMP kann im CSV-Format (oder als Textdatei) speichern. Welche Quellen haben Sie für die Python-Integration verwendet? Welche JMP-Version nutzen Sie?

Betreff: Python-Integration

Meine erste Frage lautet: Welche Version von JMP verwenden Sie? JMP 19 bietet verbesserte Hilfsprogramme für den Zugriff auf JMP aus Python heraus.

Unter JMP finden Sie außerdem umfangreiche Hilfeseiten zur Integration von JMP in Python und von Python in JMP.

Betreff: Python-Integration

Es ist ganz einfach. Sie müssen nur Fragen an Gemini 3.1 Pro stellen. Das wird die meisten Probleme mit Sicherheit lösen.

Verwenden Sie ChatGPT nicht.

Betreff: Python-Integration

Wenn Sie JMP 18 oder neuer verwenden, finden Sie im Skriptindex unter der Kategorie „Python“ zahlreiche Beispiele. Sehen Sie sich insbesondere das jmp.DataTable-Objekt an. Es verhält sich wie eine Python-Liste von Spalten, wobei jede Spalte einer Liste von Zeilen entspricht. Das DataTable-Objekt selbst ist iterierbar und ermöglicht den direkten Zugriff auf die Datentabelle im Speicher.

Siehe: Python Send(); und Python Get(); JSL-Funktionen (Lesen/Schreiben) von JSL-Variablen nach/von Python.

In JMP 19 und höher finden Sie jmp.globals- und jmp.here-Dictionaries für den Zugriff auf globale JSL-Variablen und Here-Namensraumvariablen aus Python (Lesen/Schreiben).

Sie müssen nicht den Umweg über CSV gehen, aber JSL kann CSV lesen und schreiben, und pandas in Python kann CSV direkt lesen und schreiben, falls Sie das wirklich wünschen.

Beachten Sie, dass der Zugriff auf jmp.DataTable in Python nullbasierte Indizierung ist, während JSL mit einsbasierter Indizierung arbeitet.