本博客将通过引导您了解一个真实的场景，展示使用 Python 脚本扩展 Minitab Statistical Software 的功能有多方便。
首先，什么是 Python？我们不开关于爬行动物的玩笑，直接进行说明。Python 是顶级的开源编程语言之一，在大部分数据科学项目尖端领域都有应用。
虽然 Python 的潜在用途非常广泛，但它通常用于：
访问来自许多不同源的数据
对数据进行处理和重新构造
提供强大的分析和图形功能
Python 之所以广受欢迎，是因为它提供了一种相对易于学习的通用编程语言，并配有大量由 Python 社区开发和免费共享的库和包。
Python 优势：Python 对于最为复杂的应用而言足够强大，并广泛用于工业、科学和教育领域的功能。它可以用于自动化任务、执行分析和创建可视化。Python 的优势包括这些能力，以及它强大的用户社区，该社区共享易用的函数并为其他用户提供支持。
Python 缺点：使用 Python 的主要缺点是，因为它是一种编程语言，所以没有“点击式”界面。因此，执行临时统计分析耗时较长，并且需要很好地理解 Python 语言。
PYTHON 与 MINITAB 的集成
Minitab Statistical Software 是一款分析程序，旨在让每个人仅需单击几下即可访问可靠、易于理解的分析，而无需编码。它的 Python 集成 允许用户在需要其他可视化、任务或分析时，从 Minitab Statistical Software 的桌面程序运行 Python 脚本。可以创建 Python 脚本来执行大部分数据分析任务，或者直接从用户的输入生成图形和可视化。
在本教程中，我们将引导您完成一些示例来了解如何将 Minitab 和 Python 结合用于为您的组织增加价值。
场景：在新冠疫情期间，大量数据和可视化得以分享。了解哪些数据来自官方来源，或者数据有多新时，会造成混淆。在此场景中，我们需要英国政府发布的最新新冠疫情数据的清晰可视化。
目标：复杂的可视化并不总是描述确切的事实，但通过 Python 和 Minitab 的协同工作，我们可以快速从政府导入数据源，并创建我们自己信任的可视化！
首先，我们将从英国政府的网站下载数据。
我们可以手动下载，但是该过程很慢，而且一次可以下载的变量数存在限制。因此，我们将利用工具的强大功能，通过数据抓取实现自动下载！
然后，我们将使用 Python 支持的可视化，在 Minitab Statistical Software 桌面程序中清晰地可视化数据。
我们的目标是，通过结合使用 Minitab 和 Python，实现 1 + 1 大于 2！我们将通过 Python 脚本实现的自动化来生成可靠、最新的分析和可视化。
总之，我们将使用 Minitab Python 集成来实现：
免责声明：下面的示例旨在使用英国政府网站的特定 URL。请注意，如果该 URL 发生更改或被删除，该示例将终止工作。
PYTHON 支持的预期可视化
在此项练习中，我们希望生成两个 Python 支持的可视化：
1.英国新冠病例热度图 并更新有最新数据：此热度图将显示英国四个地区的新冠病例流行情况。
Python 脚本可以扩展以显示地方当局的病例发生率，并用于跟踪趋势和在社区中的传播。地理图析在 Minitab 中尚不可用，因此该集成允许此类可视化包含在 Minitab 项目中。
2.交互式旭日图：这种类型的图表对于可视化数据的层次关系非常有用。图表显示已接种疫苗的符合资格人口的百分比，并监控第一次和第二次新冠疫苗接种的进展情况。
请参照下方内容，亲自尝试此项练习！
首先：获取 Minitab Statistical Software 免费试用版
后续步骤：从此链接下载本示例中使用的 Python 脚本以及说明。
请注意，在尝试集成之前，用户应负责确保 Python 脚本可以在 Minitab 之外运行。
让我们开始吧。
为练习设置 Minitab Python 集成
现在，我们将快速演示如何安装 Minitab 桌面应用程序、安装 Python 集成以及运行脚本。进行这些设置的技术性不强，因此我们创建了一系列简短的 GIF 图来简化设置。
如今，Minitab Statistical Software 提供桌面程序和浏览器中的在线 SaaS 应用(“软件即服务”)两种形式供您使用。 目前，Python 集成只能用于桌面版本。
在此 GIF 中，我们展示了如何安装 Minitab 的桌面版本：
您可以使用易于安装在 Windows 计算机上的 Anaconda 发行版。Anaconda 旨在让您通过“开箱即用”的包从用于数据科学的 Python 中获得所需的一切。这包括很多它最常用的第三方库。
下面显示了 Anaconda 安装：
3. 安装 Python 模块 - mtbpy
此模块可以轻松地使用 pip 进行安装，并提供让 Python 脚本与 Minitab Statistical Software 通信的功能。
为了确保降低 Minitab 和 Python 之间通信的不确定性，我们建议在 Anaconda 环境中运行 Minitab。但是，您也可以忽略此建议，因为默认的 Python 安装也可以工作。
指定打开 Python 脚本和 Minitab 文件的默认文件位置，否则 Minitab Statistical Software 会在 Windows 默认位置“我的文档”中查找。
Minitab Statistical Software 提供可用于测试集成是否成功的简单 Python 脚本。
如何在 Minitab 中运行 Python 脚本
分步指南
下面是我们要运行的脚本：下载此 Python 脚本
*在尝试集成之前，每位用户都应负责确保 Python 脚本可以在 Minitab 之外运行。
使用此链接访问有关集成的信息，包括有关如何在 Minitab 中运行 Python 脚本的分步指南：
如果您遇到困难，请联系 Minitab 支持，他们会很乐意帮助您。
如何运行脚本：
1. 打开 Anaconda Prompt
2. 将目录更改为您的 Minitab 安装文件夹，即运行 >> cd C:\Program Files\Minitab\Minitab 20
3. 运行 >> mtb.exe 以打开 Minitab
4. 在 Minitab 中设置默认文件位置 – 文件 > 选项
5. 显示 Minitab 的命令行 - 查看 > 命令行/历史记录
6. 按如下所示在第 1 列中输入相关度量
7. 选择以下命令并复制到命令行，如下所示。
PYSC "CovidDataByRegion.py"
WOPEN "CovidDataByRegion.csv"
8. 在“命令行”窗格中，单击运行
最终结果：由 Minitab Statistical Software 自动更新的 Python 可视化
我们在上面创建的示例演示了您可以通过利用 Minitab Python 集成，在 Minitab Statistical Software 的输出窗格中使用：
要使整个过程自动化，可以使用 Minitab 宏。下面的 GIF 展示了相关示例：