JMP18的一大更新能力就是和Python的融合。在制造业数字化转型的浪潮中，你是否也曾经历过这样的困境？用JMP做完控制图分析，想跑个机器学习模型预测良率，却发现要先导出数据、打开Jupyter、重新加载……一顿操作猛如虎，效率却低到让人抓狂。

现在，这道"次元壁"终于被打破了。

JMP 18带来了革命性的Python深度集成，让统计分析与机器学习在同一个平台上无缝衔接。今天，就让我们一起探索这个令制造业工程师们兴奋不已的新纪元！

🚀 一、为什么说这是"次元壁"的突破？

传统方式的痛点

在过去，制造业的数据分析师和工程师们面临一个尴尬的局面：

• JMP：交互式图形、DOE设计、SPC控制图……统计分析的"瑞士军刀" 
• Python：sklearn、TensorFlow、深度学习……机器学习的"万能工具箱" 
• 但是：有时两者之间的数据传递需要导入导出，工作流被硬生生割裂 ❌

JMP 18的破壁之举

JMP 18彻底重构了Python集成架构，带来了三大核心能力：

🔧 二、核心技术揭秘：jmp与jmputils包

JMP 18引入了两个关键的Python包，它们是打通次元壁的"虫洞"：

2.1 jmp 包 - 数据层的无缝衔接亮点

```python# JMP中可以直接运行，注意本段代码仅做语法展示import jmp# 获取当前活跃的数据表（无需导出！）dt = jmp.current()# 直接访问列数据，就像操作pandas一样简单tensile_strength = dt["抗拉强度"][:]temperature = dt["固化温度"][:]# 甚至可以直接修改JMP数据表dt["预测良率"] = model.predict(X_test)```

亮点：数据始终在内存中流动，100万行数据的传递只需毫秒级！

2.2 jmputils 包 - 跨语言的指挥棒

```pythonimport jmputils# 从Python调用JSL脚本，本段代码仅做语法展示jmputils.run_jsl("""    dt = Current Data Table();    Control Chart Builder(        Show Control Panel(1),        Variables(Y(:抗拉强度), X(:批次号))    );""")# 或者反过来，在JSL中执行PythonPython Submit(    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier"    "model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)"    "model.fit(X_train, y_train)");```

🏭 三、制造业实战：复合材料固化工艺优化

让我们来看一个真实的应用场景——如何用JMP 18 + Python优化碳纤维复合材料的固化工艺。

📝 四、快速上手指南

环境准备（只需3步！）

步骤1：确认JMP 18已安装JMP 18自带独立的Python 环境，无需单独安装Python！

步骤2：打开Python脚本编辑器菜单路径：File（文件） → New（新建） → Python Script（Python脚本）

步骤3：安装额外的机器学习包在Python脚本编辑器中运行以下代码：

import jmputils# 使用jpip安装所需的Python包jmputils.jpip('install', 'scikit-learn')jmputils.jpip('install', 'pandas')jmputils.jpip('install', 'xgboost')jmputils.jpip('install', 'lightgbm')print("包安装完成！")

提示：首次安装可能需要几分钟时间，安装完成后重启JMP即可使用。

你的第一个融合脚本

# 保存为：first_integration.pyimport jmpimport numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 从JMP获取数据dt = jmp.current()X = np.array(dt['X'][:]).reshape(-1, 1)y = np.array(dt['Y'][:])# 训练简单模型model = LinearRegression()model.fit(X, y)# 将结果写回JMPdt['预测值'] = model.predict(X)dt['残差'] = y - model.predict(X)print(f"斜率: {model.coef_[0]:.4f}")print(f"截距: {model.intercept_:.4f}")

🌟 五、写在最后

JMP 18与Python的深度融合，不仅仅是技术上的进步，更是思维方式的革新。极大的扩展了JMP的边界和能力。

对于制造业工程师而言，这意味着：

🔹 不必在"统计派"与"机器学习派"之间做选择——两者兼得

🔹 不必成为全栈数据科学家——各取所长

🔹 不必重复造轮子——专注业务价值

统计分析提供可解释性，机器学习带来预测力。当两者融合，制造业的智能化之路将更加清晰。

📎 附录：模拟数据生成脚本