この投稿のオリジナルは 、English (US) で書かれており、ユーザビリティ向上のため自動翻訳機能を使用して表示しています。コメントを投稿すると、オリジナルの言語（English (US)）やご指定の言語 でも表示されます。
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セッションの私の部分で使用したファイルを添付しました。
さらに、JMP の Python スクリプト エディターで使用するダーク テーマのコードも追加しました。使用したい場合は、これらのテーマがどのように機能するかを必ず理解してください。私は (まだ) 問題は発生していません。これは古いウィッシュ リスト項目なので、すべてのコメントがまだ関連しているかどうかはわかりませんhttps://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/JSL-Text-Editor-Color-Themes/idi-p/56203/page/2 。「テーマ」は、C:\Users\ にあるJMPStyles.PFSファイルによって制御されます。
テーマの例:
ここからテーマをコピーして貼り付け、JMPStyles.PFS として保存します (JMP コミュニティは .PFS ファイルのアップロードをサポートしていません)
もっと見る...
//*** Generated Text, Editing this incorrectly may risk not being able to start JMP ***
Styles(
Dark(
Python(
Default Enabled(
Foreground Color({248, 248, 242}),
Background Color({12, 16, 33})
),
Default Disabled(),
Comment(
Foreground Color({117, 113, 94})
),
Comment Blocks(
Foreground Color({117, 113, 94})
),
Number(
Foreground Color({230, 219, 116})
),
String(
Foreground Color({230, 219, 116})
),
Decorators(
Foreground Color({230, 219, 116})
),
Quoted string(
Foreground Color({230, 219, 116})
),
Triple Quotes(
Foreground Color({230, 219, 116})
),
Triple Double Quotes(
Foreground Color({230, 219, 116})
),
Keyword(
Foreground Color({78, 201, 176})
),
Identifiers(
Foreground Color({220, 220, 220})
),
Operators(
Foreground Color({220, 220, 220})
),
Line Number(
Foreground Color({220, 220, 220}),
Background Color({12, 16, 33})
),
EOL(
Foreground Color({220, 220, 220}),
Background Color({12, 16, 33})
),
Brace Light(
Foreground Color({204, 221, 255}),
Background Color({14, 69, 131})
),
Bad Brace(
Background Color({107, 4, 3}),
Foreground Color({221, 221, 221})
)
)
)
)
私の例についてのコメント
私が行ったHDBSCAN デモでは、JMP の多変量埋め込みプラットフォームを使用しているため、JMP Pro が必要です。
オレンジ色の部分はJMP用、青色はPython用です
私は JMP での Python 統合をほとんど始めたばかりなので、私の Python コードは確かに最もきれいなものではありませんが、簡単な例としては問題ないはずです。
Python Send()を使用して変数をPython側に送信する
Python Send(dt);Python Send(cluster_cols);Python Send(clustersize);Python Send(samples);Python Send(epsilon);そしてPython Submit()で以下のコードを実行します
import hdbscan
import jmp
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for colname in cluster_cols:
df[colname] = np.array(dt[colname])
clusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=int(clustersize), min_samples=int(samples), cluster_selection_epsilon=epsilon)
cluster_labels = clusterer.fit_predict(df)
df['Clusters'] = cluster_labels
col = dt.new_column("CLUSTERS", jmp.DataType.Numeric, jmp.ModelingType.Nominal)
dt[col.name] = list(df.iloc[:,2])
new_col = col.name
del dfこの例では、まず次元削減（tsneまたはumap）を実行し、作成された2つの列に対してhdbscanを実行し、グラフを表示し、プロットを再作成するためのテーブルスクリプトを設定し、列をグループ化し、HDBSCANパラメータをCLUSTERSに設定します（列のプロパティに注意）。
Python Get Graphics() は廃止されたため、Python から JMP に画像を取得する他の方法を見つける必要があります。JMPの例では、最初に画像を保存し、次に JMP の Open() を使用して画像を JMP に読み込む方法を示しています。Python モジュール io と base64 を使用して画像を JMP に読み込む方法を示しました。
Names Default To Here(1);
Python Submit("\[
import base64
import io
import matplotlib.pyplot as plt
plt.clf()
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.draw()
my_iobytes = io.BytesIO()
plt.savefig(my_iobytes, format='png', bbox_inches='tight')
my_iobytes.seek(0)
base64data = base64.b64encode(my_iobytes.read()).decode()
]\");
img = Open(Char To Blob(Python Get(base64data), "base64"), "png");
nw = New Window("test", img);
最後に、pandas データフレームと JMP データテーブル間の変換を実行する方法は多数あることを指摘しておきます。たとえば、.csv ファイルを使用して「直接」変換を実行したり、list(df.iloc[:,2]) または df[col].values.tolist() を使用したりすることができます。これらすべての例がありますが、私はまださまざまな方法に精通していないため、どの方法を使用すべきかを推奨することはできません。
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