Daha çox

ModelBuilder-də quraşdırılmış alətlərdən istifadə edərək Python Əlavəsi edilsin?


Model qurucusundan istifadə edərək ArcGIS 10.2 istifadə edərək alətlər qutusunda bir sıra alətlər hazırladım.

Onları bir alət çubuğu kimi paylamaq istərdim və beləliklə bir ArcGIS Python Əlavəsi yaratdım ki, alətləri python skriptləri kimi ixrac edə biləcəyimi və kodu Əlavəyə kopyalayacağımı ümid edirdim. Ancaq bunun kimi sadə görünmür.

Python Eklentileri ilə parametrlərə daxil olmaq üçün bir pəncərə açmaq və alətlər / alət qutuları işləmə qaydasında bir skript işləmək mümkündürmü?

Yeniləyin

Faydalı bir blog yazısı tapdım.

Bu mənim kodumdur

import arcpy import pythonaddins import os.path class multiplebenefits (object): "" "ArcGISAddin_addin.multiplebenefits (Tool)" "" def __init __ (self): self.enabled = True self.checked = False def onClick (self) üçün tətbiq: # tbx uzantısı olmayan alət qutusunun adı toolboxName = "mytoolbox" # yerinə yetiriləcək alətin adı toolName = "mymodel" # toolboxPath = os.path.join (os.path.dirname (__ file__), toolboxName + ".tbx") # pythonaddins.GPToolDialog (alət qutusuPath, toolName)

Ancaq bir səhv mesajı alıram:

Alət mymodel (mytoolbox.tbx) açılmadı

TypeError: GPToolDialog () ən çox 1 arqument götürür (2 verilən)


TypeError: GPToolDialog () ən çox 1 arqument götürür (verilən 2) xəta, alətName dəyərindəki bir səhvdən qaynaqlandı, bu alət qutusundakı kimi görünmür, Model Xüsusiyyətlərində təyin olunmalıdır.


Öz fikrinizi formalaşdırın.

130.000 ölkəni və 100 valyutanı əhatə edən 60.000 dövlət və milyondan çox özəl şirkət.

Bankçılıq, sığorta, daşınmaz əmlak, metal və mədənçilik, enerji, TMT və daha çox şey.

Compustat® Şimali Amerika, Qlobal, Tarixi, Sənayeye Xüsusi və Vaxtında.

M&A, maliyyələşdirmə növləri, iflaslar və daha çox şey daxil olmaqla 2.1M + əməliyyatlarına daxil olun.

45.000-dən çox cari dövlət və özəl şirkət, 2004-cü il tarixinə qədər

Gündəlik 2000-dən çox yeni məhsul əlavə olunan dünya üzrə 207.000-dən çox şirkətdə 1.000.000+ inkişaf.

2,500,000+ özəl və dövlət şirkəti rəhbərləri və investisiya mütəxəssisləri.

Təxmini və Konsensus Analitikası

100-dən çox ölkə və 670-dən çox aktiv ianəçidən 18,000+ aktiv şirkət.

Tədbir məlumatları və transkriptlər barədə məlumatların möhkəm bir dəsti ilə şirkətin fəaliyyətini izləyin.

İş Akışınızı sürətləndirin.

Demo tələb edin

Hərtərəfli və möhkəm alətlər dəstimizin kilidini açmağa bir addım daha yaxınlaşırsınız.

Formanı doldurun ki, sizi lazımlı şəxsə bağlayaq.

2019 Waters Rankings Awards:

Şirkətinizin S & ampP Global Market Intelligence ilə cari abunəsi varsa, Market Intelligence platformasında və ya S & ampP Capital IQ-də lisenziyanızla əhatə olunan platformalara giriş üçün yeni bir istifadəçi kimi qeydiyyatdan keçə bilərsiniz.

Təmsilçilərimizdən biri demo ilə başlamağınıza kömək etmək üçün tezliklə əlaqə quracaqdır.

S&P Global Market Intelligence ilə maraqlandığınız üçün təşəkkür edirik! Özünüzü bir tələbə kimi tanıdığınızı gördük. Dünyanın hər yerindəki akademik qurumlarla mövcud əməkdaşlıq sayəsində, çox güman ki, mənbələrimizə giriş əldə etmisiniz. Tələbə girişinizi almaq üçün zəhmət olmasa professorlarınız, kitabxananız və ya inzibati işçilərinizlə əlaqə saxlayın.

Bu anda birbaşa tələbələrə pulsuz sınaq və ya məhsul nümayişləri təqdim edə bilmərik. Çözümlərimizin sizin üçün əlçatan olmadığını aşkar etsəniz, dərəcənizi bitirdikdən çox müddət sonra sizə kömək edəcək bir sinifdə ən yaxşı öyrənmə təcrübəsi üçün universitetinizdə vəkillik etməyinizi məsləhət görürük. Bunun səbəb ola biləcəyi narahatlıqlar üçün üzr istəyirik.


Python və Db2

İngilis komediya televiziya şousunun adını aldı Monty Python’un Uçan Sirki, Python 1989-cu ildə Milli Riyaziyyat və Kompüter Elmləri İnstitutunda Guido Van Rossum tərəfindən yaradılmışdır. (Birinci Python tərcüməçi bir hobi olaraq inkişaf etdirilmiş, ikincisi 16 oktyabr 2000-ci ildə ümumiyyətlə istifadəyə verilmişdir.) O vaxtdan bəri, aşağıdakılar var davamlı olaraq böyüyür və 2019-cu ilin mart ayında TIOBE Proqramlaşdırma İcma İndeksinə görə, bu gün istifadə edilən ən populyar üçüncü proqramlaşdırma dilidir.

Python ABC, Modula-3, C, C ++, Algol-68, SmallTalk və ksh və bash kimi UNIX qabıqları da daxil olmaqla bir çox başqa dildən əldə edilmişdir. Nəticədə, müxtəlif əsas məlumat növlərini təklif edir: ədədlər (üzən nöqtə, kompleks və sınırsız uzunluqlu tam ədədlər) sətirləri (ASCII və Unicode) qapaqları və lüğətləri siyahıya alır. Ayrıca bir sıra daxili funksiyaları və bir neçə quruluşu təmin edir (məsələn, kolleksiyadakı maddələr üzərində təkrarlaya bilən bir döngü konstruksiyası mövcuddur). Bundan əlavə, Python, bir veb serverə qoşulma, normal ifadələrdən istifadə edərək mətn axtarışı və faylları oxumaq və ya dəyişdirmək kimi bir çox ümumi proqramlaşdırma əməliyyatlarını yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilən yüzlərlə moduldan ibarət geniş bir standart kitabxanaya sahibdir.

Python-un təmin etdiyi digər xüsusiyyətlər bunlardır:

  • Fəaliyyətli və strukturlaşdırılmış proqramlaşdırma metodları ilə yanaşı obyekt yönümlü proqramlaşdırma (yəni siniflər, obyektlər və miras) üçün dəstək
  • Avtomatik yaddaş idarəetməsi (yəni "zibil toplama")
  • İstisnaların artırılması və tutulması üçün dəstək (səhv işlənməsini daha təmiz edən)
  • Güclü, dinamik məlumat növləri və məlumat növü yoxlanışı. (Uyğun olmayan məlumat növlərinin qarışdırılması - məsələn, bir sətir və rəqəm əlavə etməyə çalışmaq - bir istisnanın qaldırılmasına səbəb olacaqdır.)
  • Kod parçalarını ayrı modullara və paketlərə qruplaşdırmaq bacarığı

Python şərh olunan bir dil olduğu üçün iş vaxtında bir Python tərcüməçisi tərəfindən işlənir. Kodlayıcı nöqteyi-nəzərdən, Python-da yazılmış tətbiqetmələrin icra olunmadan əvvəl tərtib edilməsinə ehtiyac yoxdur. Bununla yanaşı, qeyd etmək vacibdir ki, Python proqramları icra olunmadan əvvəl avtomatik olaraq bayt koduna yığılır və əksər hallarda bu bayt kod diskdə saxlanılır ki, proqramın mənbə kodu dəyişdirilərsə kompilyasiyanın yenidən baş verməsi lazımdır. Python tərcüməçisinin özü interaktiv rejimdə çalışdıra bilər, beləliklə qısa kod parçalarını sınamağı, prototiplər qurmağı və digər müvəqqəti proqramlaşdırmanı həyata keçirməyi asanlaşdırır. Əlavə olaraq, istifadəçilər istəsələr öz aşağı səviyyəli modullarını Python tərcüməçisinə əlavə edə bilərlər.

Python niyə bu qədər populyardır? Birincisi, açıq mənbəlidir. Bu o deməkdir ki, hər kəs onu pulsuz yükləyə bilər www.python.org) tətbiqetmələri inkişaf etdirmək üçün istifadə edin. Bu həm də Python tərcüməçi üçün mənbə koduna istədiyi kimi daxil ola və dəyişdirilə biləcəyi mənasını verir. Bundan əlavə, bu çox müxtəlif platformalarda edilə bilər: Python Microsoft Windows, macOS və əksər Linux dağıtımlarında istifadə edilə bilər. Nəticədə, bir platformada yazılmış tətbiqlər digər platformada asanlıqla icra edilə bilər.

Dili cəlbedici edən başqa bir şey də Python kodunun oxunmasının asan olmasıdır, bu da öyrənməyi və saxlamağı asanlaşdırır. Python nisbətən sadə bir quruluşa malikdir və sintaksisində başqa dillərdə durğu işarələrinə əsaslandığı İngilis açar sözlərindən istifadə olunduğu üçün açıq şəkildə müəyyənləşdirilmişdir, buna görə tarazlaşdırmaq üçün qıvrılmış mötərizələr və unutmaq üçün nöqtəli vergüllər yoxdur. (Bəzi proqramlaşdırma dillərində sətirlərin nöqtəli vergüllə sonlandırılması tələb olunur.) Bunun əvəzinə kod bloklarının harada başlayıb bitdiyini qeyd etmək üçün girinti istifadə olunur. Python, əsas dili sadə və yüngül saxlamağa kömək edən funksionallığı təmin etmək üçün kitabxanalardan da istifadə edir. Geliştiricilər istədikləri funksionallığı əldə etmək üçün yalnız kodlarına əsas kitabxana dəsti əlavə etməlidirlər.

Nəhayət, Python çevikdir. Funksional, obyekt yönümlü və məcburi kodlaşdırma üslubları ilə istifadə oluna bilər və müxtəlif növ proqramçılar üçün faydalı olur. Və çoxlu sayda tətbiqetmə yaratmaq üçün istifadə edilə bilər: yalnız bir ssenari dili kimi istifadə edilə bilər, daxil edilə bilər və ya C, C ++, COM, ActiveX, CORBA və / və ya birləşdirilərək inteqrasiya edilə bilər. Java. İş üçün ən yaxşı proqramlaşdırma vasitəsini seçməyə çalışan kodlayıcılar Python-un bir çox vəziyyətdə nəzərə alınacaq qədər çevik olduğunu tapırlar.

Python Tərcüməçinin quraşdırılması

Pythonda proqram qurmaq üçün Python tərcüməçisinə ehtiyacınız var. Və Linux istifadə edirsinizsə, tərcüməçinin artıq quraşdırılmış olması üçün böyük bir şans var. Ancaq fərqli bir əməliyyat sistemi istifadə edirsinizsə, özünüz qurmalı olacaqsınız.

Python tərcüməçisinin artıq Linux iş stansiyasında quraşdırılıb-quraşdırılmadığını müəyyən etmək üçün terminal pəncərəsini açın və aşağıdakı əmri yazın:

piton - versiya

Python 2.7.5 kimi bir şey görürsünüzsə, sisteminizdə Python tərcüməçi quraşdırılıb və Python 2.7 istifadə edilən standart versiyadır. Əgər belədirsə, Python 3.x-in quraşdırılıb-quraşdırılmadığını da yoxlamalısınız. Bunun əvəzinə aşağıdakı əmri yerinə yetirməklə edə bilərsiniz:

python3 - versiya

Python 3.4 (və ya daha əvvəl) kimi bir şey görürsünüzsə, 3.x tərcüməçinin köhnə bir versiyası quraşdırılıb və ehtimal ki, ən son versiyaya keçməlisiniz.

Python tərcüməçisi sisteminizdə tapıla bilmirsə, https://www.python.org/downloads/ saytına daxil olaraq istifadə etdiyiniz platforma üçün verilən təlimatları izləyərək quraşdıra bilərsiniz. (Platformanız üçün hazır Python tərcüməçisini yükləyir və yükləyirsinizsə, mənbə kodunu da yükləmək yaxşı olar. Bu, standart kitabxanaya baxmağınıza və birlikdə gələn demoların və alətlərin toplanmasından faydalanmanıza imkan verəcəkdir. kod. Mənbədən öyrənə biləcəyiniz çox şey var!)

Python üçün IBM Db2 Dəstəyi

Geliştiricilərə IBM Db2 serverləri və verilənlər bazaları ilə qarşılıqlı əlaqəli Python tətbiqetmələri yaratmağa kömək etmək üçün bir neçə qaynaq mövcuddur:

  • İbm_db sürücüsü / kitabxana: Bu Python sürücüsü, IBM Db2 və Informix serverlərinə və verilənlər bazalarına qoşulmaq və onlarla qarşılıqlı əlaqə qurmaq üçün ODBC / CLI sürücüsü üçün IBM Data Server Driver istifadə edir. Bu kitabxanadakı API'lər, mövcud olan digər Python sürücüləri ilə edilə bilməyən inkişaf etmiş əməliyyatları yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilər.
  • İbm_db_dbi sürücüsü / kitabxana: Bu Python sürücüsü PEP 249 - Python Database API Spesifikasiyası v2. 0. Nəticə olaraq, ilə mövcud olan daha inkişaf etmiş xüsusiyyətlərdən bəzilərini təklif etmir ibm_db sürücü.

Lakin bu sürücünü istifadə edən bir tətbiqiniz varsa, asanlıqla ibm_db Həm sürücü həm də ibm_dbibm_db_dbi sürücülər birlikdə paketlənir. (Daha çox məlumat əldə edə bilərsiniz
https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/ adresindəki PEP 249 spesifikasiyası haqqında.)

  • İbm_db_sa adapteri: Bu adapter, populyar bir açıq mənbə Python SQL alət dəsti və obyektdən əlaqəyə uyğunlaşdırıcı (ORM) olan SQLAlchemy-i dəstəkləyir. (Yalnız SQLAlchemy 0.7.3 və sonrakı versiyaları var)
  • İbm_db_django adapteri: Bu adapter Django'dan IBM Db2 və Informix serverlərinə və məlumat bazalarına giriş təmin edir. Django, yüksək performanslı, zərif Veb tətbiqetmələrini sürətlə qurmaq üçün istifadə edilə bilən populyar bir veb çərçivəsidir.

Şəkil 4.1, bu mənbələrin hər birindəki API-lərin IBM Db2 və Informix serverləri və verilənlər bazaları ilə qarşılıqlı əlaqədə necə istifadə edilə biləcəyini göstərir. Fəsil 5-də “Python-Db2 İnkişaf Mühiti qurmaq” da ibm_dbibm_db_dbi Bölüm 6-da "Python ilə Db2 Tətbiqlərinin Qurulması" dakı sürücülər / kitabxanalar, bunların necə istifadə edildiyini görəcəyik.


4 Cavablar 4

Bu, bəhs edilən tövsiyəçi sistem üçün ümumi bir məsələdir soyuq başlanğıc. Orada təklif olunan bəzi həll yollarına baxa bilərsən, amma heç vaxt sınaqdan keçirməmişəm. Bu sənədə baxın:

Ümumiyyətlə, iki növ tövsiyəçi sistem mövcuddur. Biri icma əsaslı, digəri məzmuna əsaslanan.

İldə icma əsaslı, bir istifadəçiyə təsirli şəkildə "gənc bir qadınsınız, digər gənc qadınların xoşladığı məzmundur" deyirsiniz.

İldə məzmuna əsaslanan, bir istifadəçiyə "A məzmunu bəyəndin, B məzmunu da A məzmununa həzz alan insanlar tərəfindən bəyənildi" deyirsən.

Beləliklə, sizin vəziyyətinizdə, məzmuna əsaslanan bir sistem qurmaq istərdiniz. Bu o deməkdir ki, saytınızdakı istifadəçi hərəkətlərinə əsaslanan bir meta məlumat dəsti yaratmalı olacaqsınız. Biri A məzmununa baxanda ondan sonra nə izlədi? Bəs bundan sonra? Hansı məzmun onları tərk etməyə məcbur etdi? Hansı məzmun onları sitenize yazılmalarına və ya bir şey satın almasına və ya saytınızda başqa bir hərəkət etməsinə vadar etdi? Hansı məzmun kateqoriyalarının birlikdə izlənilməsi ehtimalı var?

Bu tip metadata toplaya bildiyiniz zaman bir model yaratmaq üçün daha yaxşı vəziyyətdə olacaqsınız. Diqqət yetirin ki, bunu göndərdiyiniz nümunə məlumatlardan çıxara bilərsiniz, sadəcə onu necə təşkil etməyiniz vacibdir.


Sağlamlıq və həyat elmləri

Sağlamlıq və Həyat Elmlərində Statistikanın tədrisi

Bu veb seminarda ANOVA və reqressiya, qarışıq modellər, sağ qalma təhlili, dizayn edilmiş təcrübələr və qrafik alətlər daxil olmaqla sağlamlıq və həyat elmləri sahələrində professor və tələbələrin ümumi istifadə etdikləri alət və texnikaların necə öyrədiləcəyi göstəriləcəkdir.

12 dekabr 2017. Təqdim edən: Ruth Hummel

JMP-də Biostatistika və Sağlamlıq və Həyat Elmləri (Əsaslar)

Bu veb-seminar səhiyyə elmləri arasında çox istifadə olunan interaktiv qrafika, təsviri statistik məlumatlar, uyğun paylamalar, güvən intervalı və fərziyyə testləri, nisbət nisbətləri, nisbi risk, xətti və lojistik reqressiya və sağ qalma təhlili və uyğun qarışıq modellərə qısa bir giriş daxil olmaqla alətləri əhatə edir. (JMP və JMP Pro-da).

6 yanvar 2021. Təqdim edən: Ruth Hummel

Müəyyən bir mövzuya birbaşa getmək üçün müvafiq vaxt möhürünə qədər sürətləndirin:

Məzmuna Baxış 1:33
Qrafalar Giriş 4:27
Ortalama test 8:58
Bininq 14:36
Tercihlərdə daimi dəyişikliklər 16:24
Cədvəl 17:26
Scatterplot 3D 20:42
Dağıtmaq 21:44
Mozaika sahəsi 23:13
Reqressiya 25:48
ANOVA və ya t-test 33:19
Güvən Aralıqları 41:12
Lojistik Reqressiya 43:06
Chi-Squared Fövqəladə Hallar 50:35
Survival Təhlili 54:33
Qarışıq Modellər və Təkrar Tədbirlər 55:43
Q & ampA 56:46 başlayır
S: Nəticələri Qoruma 56:56
S: Dəyər Sifarişi 59:09
S: Məlumatların çeşidlənməsi 1:01:35
S: Kodlaşdırma və dəyər etiketlənməsi 1:02:42
S: Məlumatların idxalı 1:04:50
S: Kodlaşdırma haqqında daha çox məlumat 1:05:24
S: Apple 1:06:09 düyməsini sağ vurun

2 aprel 2015. Təqdim edən: Mia Stephens

JMP-də Biostatistika və Sağlamlıq və Həyat Elmləri (Qabaqcıl)

Bu veb seminar biostatistika və sağlamlıq və həyat elmləri sahələrində tədqiqatçıların, praktikantların, professorların və tələbələrin ümumiyyətlə ehtiyac duyduqları alət və texnikalardan necə istifadə edilməsini əhatə edir. Əhatə olunan mövzular arasında ANOVA və regresiya (cəzalandırılmış reqressiya istifadə olunan dəyişən seçim daxil olmaqla), qarışıq modellər (bölünmüş süjet və ya varislik və təkrarlanan tədbirlər daxil olmaqla), sağ qalma təhlili və JMP-də bir təcrübə dizaynı yer alır.

12 aprel 2018. Təqdim edən: Ruth Hummel

Biostatistika

Qonaq spiker:
Trevor Bihl, Ph.D.
Farmakologiya və Toksikologiya Bölməsindəki Fakültə və Wright Dövlət Universitetinin Biotibbi, Sənaye və İnsan Faktorları Mühəndisliyi Bölməsindən Əlavə Fakültəsi

Dr. Bihl həm tədqiqat alimi / mühəndisi, həm də biostatistika, mühəndislik statistikası və proqramlaşdırma dərslərini verən müəllimdir. Dr.Bihl bu veb-seminarda məlumat mübahisəsi və məlumatların analiz üsulları və son kitabındakı nümunələrdən bəhs edir və & quotBiostatistika JMP-dən istifadə: praktik bir rəhbərlik & quot; və bu mövzuları öyrətmək təcrübəsini müzakirə edir və bu sahədəki alimlərə bir az məsləhət verir. .

13 Noyabr 2018 tarixində təqdim edildi.


Python ilə Məkan Təhlili və Coğrafi Məlumat Elmləri

Yer məkanı məlumatşünaslığı, məkan məlumatlarına və özünəməxsus texnikasına diqqət yetirən bir məlumat elminin alt hissəsidir. Xəritələr yaratmaqdan və sadəcə hadisələrin baş verdiyi yerə diqqət etməkdənsə, bunun əvəzinə məkan təhlilini və məkan məlumatlarından əldə edilən fikirləri özündə cəmləşdirir. Bu kursda, yerleşim Məlumat Elmləri karyerasının təməlini qoyuruq. Coğrafi məkan elmləri Python kitabxanalarının işçisi olan Geopandas ilə tanış olacaqsınız.

Bu kursda yer alan mövzular yerleşim məlumat elmində ən çox istifadə olunan məkan texnikasına geniş toxunur. Məkan məlumatlarını necə səmərəli oxumaq, məkan məlumatlarını idarə etmək və işləmək və məkan əməliyyatları necə aparacağımızı öyrənəcəyik. Kursun böyük bir hissəsi Tampon analizi, Mekansal birləşmə və Ən Yaxın Qonşuluq analizi kimi məkan əməliyyatlarından bəhs edir. Hər bir videoda mövzuya qısa bir baxış və kod nümunələri ilə bir baxış var. Daha səmərəli öyrənməyinizə kömək edəcək yerleşim məlumat elminin tapşırığı və layihəsi hər bir hissəsini yekunlaşdırırıq.

Həm Geopandasa, həm də Folium, IpyLeaflet və Plotly Express kimi digər interaktiv kitabxanalardan istifadə edərək məkan məlumatlarının görselləşdirilməsini əhatə edəcəyik. Ən çox istifadə olunan xəritə növləri üçün təəccüblü Geo vizualizasiyasının necə ediləcəyini əhatə edirik.

Son bölmə, Geocoding, əks coğrafi kodlaşdırma, Python'dakı OpenStreetMap məlumatlarına daxil olmaq və böyük yerleşim məlumat dəstlərini işləmək üçün bəzi inkişaf etmiş tövsiyələr və tövsiyələr daxil olmaqla bəzi əvvəlcədən xüsusiyyətləri əhatə edir.

Bu kursun sonunda Python-da coğrafi məkan məlumatları əməliyyatlarının çoxunu yerinə yetirə biləcəksiniz və Coğrafi Python-da güclü təməl biliklər əldə edə bilərsiniz.


Xülasə: SaaS tətbiqi quruldu

Python, MongoDB & # 8211 ilə əla sənəd yönümlü bir verilənlər bazası olaraq, RabbitMQ proqram təminatı baxımından əsas quruluş edilir. Ancaq düşünmək üçün daha çox yol var. İzləmə yazılarımızda, uyğun bir monitorinq və analitik proqram təminatının ehtiyacını və ödəmə prosedurlarının buludda necə rahat bir şəkildə işləməsini nəzərdən keçirəcəyik.

Bundan əlavə, veb tətbiqinizi qlobal miqyasda idarə etmək üçün alət yığınınızı necə quracağınıza dair bir sıra dərin təlimatlar göstərəcəyik.


Videoya baxın: Many to Many Relationship Example in Core Part-16 (Sentyabr 2021).