phamcatbichnga
New member
#knime #Python #datascience #Machinelearning #bigdata ## Cách sử dụng python với knime
Knime là một nền tảng khoa học dữ liệu nguồn mở mạnh mẽ cho phép bạn nhanh chóng và dễ dàng tạo các đường ống dữ liệu.Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến thường được sử dụng cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python với Knime để tạo ra một quy trình phân tích dữ liệu đơn giản.
### 1. Cài đặt Python
Bước đầu tiên là cài đặt Python trên máy tính của bạn.Bạn có thể tải xuống phiên bản Python mới nhất từ [trang web chính thức] (https://www.python.org/doads/).
### 2. Cài đặt tiện ích mở rộng Knime Python
Khi bạn đã cài đặt Python, bạn cần cài đặt tiện ích mở rộng Knime Python.Để làm điều này, mở Knime và đi đến ** Tệp> Tùy chọn> Tiện ích mở rộng **.Trong tab ** tiện ích mở rộng **, tìm kiếm "Python" và nhấp vào ** Cài đặt **.
### 3. Tạo tập lệnh Python
Bây giờ bạn đã cài đặt tiện ích mở rộng Python, bạn có thể tạo tập lệnh Python.Để thực hiện việc này, nhấp chuột phải vào tab ** Knime Workflow ** và chọn ** MỚI> SCRIPT **.Điều này sẽ tạo ra một nút tập lệnh Python mới.
Trong nút tập lệnh Python, bạn có thể viết mã Python của mình.Ví dụ: mã sau in ngày và giờ hiện tại cho bảng điều khiển:
`` `
Nhập dữ liệu
in (datetime.dateTime.now ())
`` `
### 4. Chạy tập lệnh Python
Khi bạn đã viết mã Python của mình, bạn có thể chạy tập lệnh bằng cách nhấp vào nút ** chạy **.Các kết quả của tập lệnh sẽ được hiển thị trong tab ** knime điều khiển **.
### 5. Sử dụng Python với Knime
Bây giờ bạn đã biết cách sử dụng Python với Knime, bạn có thể sử dụng nó để tạo ra các quy trình phân tích dữ liệu mạnh mẽ.Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để làm sạch dữ liệu, thực hiện phân tích dữ liệu hoặc xây dựng các mô hình học máy.
Dưới đây là một số tài nguyên bổ sung mà bạn có thể thấy hữu ích:
* [Tài liệu Knime Python] (https://www.knime.com/docs/stable/python_scripting_reference.html)
* [Python cho khoa học dữ liệu] (https://www.pythonfordatascience.org/)
* [Học máy với Python] (https://www.coursera.org/specializations/machine-dearning-with-python)
## 5 hashtag ở dạng #
* #knime
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #dữ liệu lớn
=======================================
#knime #Python #datascience #Machinelearning #bigdata ## How to use Python with KNIME
KNIME is a powerful open-source data science platform that allows you to quickly and easily create data pipelines. Python is a popular programming language that is often used for data science tasks. In this tutorial, we will show you how to use Python with KNIME to create a simple data analysis workflow.
### 1. Installing Python
The first step is to install Python on your computer. You can download the latest version of Python from the [official website](https://www.python.org/downloads/).
### 2. Installing the KNIME Python Extension
Once you have installed Python, you need to install the KNIME Python extension. To do this, open KNIME and go to **File > Preferences > Extensions**. In the **Available Extensions** tab, search for "Python" and click **Install**.
### 3. Creating a Python Script
Now that you have installed the Python extension, you can create a Python script. To do this, right-click on the **KNIME Workflow** tab and select **New > Script**. This will create a new Python script node.
In the Python script node, you can write your Python code. For example, the following code prints the current date and time to the console:
```
import datetime
print(datetime.datetime.now())
```
### 4. Running the Python Script
Once you have written your Python code, you can run the script by clicking on the **Run** button. The results of the script will be displayed in the **KNIME Console** tab.
### 5. Using Python with KNIME
Now that you know how to use Python with KNIME, you can use it to create powerful data analysis workflows. For example, you could use Python to clean data, perform data analysis, or build machine learning models.
Here are some additional resources that you may find helpful:
* [KNIME Python Documentation](https://www.knime.com/docs/stable/python_scripting_reference.html)
* [Python for Data Science](https://www.pythonfordatascience.org/)
* [Machine Learning with Python](https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-with-python)
## 5 hashtags in the form of #
* #knime
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #bigdata
Knime là một nền tảng khoa học dữ liệu nguồn mở mạnh mẽ cho phép bạn nhanh chóng và dễ dàng tạo các đường ống dữ liệu.Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến thường được sử dụng cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python với Knime để tạo ra một quy trình phân tích dữ liệu đơn giản.
### 1. Cài đặt Python
Bước đầu tiên là cài đặt Python trên máy tính của bạn.Bạn có thể tải xuống phiên bản Python mới nhất từ [trang web chính thức] (https://www.python.org/doads/).
### 2. Cài đặt tiện ích mở rộng Knime Python
Khi bạn đã cài đặt Python, bạn cần cài đặt tiện ích mở rộng Knime Python.Để làm điều này, mở Knime và đi đến ** Tệp> Tùy chọn> Tiện ích mở rộng **.Trong tab ** tiện ích mở rộng **, tìm kiếm "Python" và nhấp vào ** Cài đặt **.
### 3. Tạo tập lệnh Python
Bây giờ bạn đã cài đặt tiện ích mở rộng Python, bạn có thể tạo tập lệnh Python.Để thực hiện việc này, nhấp chuột phải vào tab ** Knime Workflow ** và chọn ** MỚI> SCRIPT **.Điều này sẽ tạo ra một nút tập lệnh Python mới.
Trong nút tập lệnh Python, bạn có thể viết mã Python của mình.Ví dụ: mã sau in ngày và giờ hiện tại cho bảng điều khiển:
`` `
Nhập dữ liệu
in (datetime.dateTime.now ())
`` `
### 4. Chạy tập lệnh Python
Khi bạn đã viết mã Python của mình, bạn có thể chạy tập lệnh bằng cách nhấp vào nút ** chạy **.Các kết quả của tập lệnh sẽ được hiển thị trong tab ** knime điều khiển **.
### 5. Sử dụng Python với Knime
Bây giờ bạn đã biết cách sử dụng Python với Knime, bạn có thể sử dụng nó để tạo ra các quy trình phân tích dữ liệu mạnh mẽ.Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để làm sạch dữ liệu, thực hiện phân tích dữ liệu hoặc xây dựng các mô hình học máy.
Dưới đây là một số tài nguyên bổ sung mà bạn có thể thấy hữu ích:
* [Tài liệu Knime Python] (https://www.knime.com/docs/stable/python_scripting_reference.html)
* [Python cho khoa học dữ liệu] (https://www.pythonfordatascience.org/)
* [Học máy với Python] (https://www.coursera.org/specializations/machine-dearning-with-python)
## 5 hashtag ở dạng #
* #knime
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #dữ liệu lớn
=======================================
#knime #Python #datascience #Machinelearning #bigdata ## How to use Python with KNIME
KNIME is a powerful open-source data science platform that allows you to quickly and easily create data pipelines. Python is a popular programming language that is often used for data science tasks. In this tutorial, we will show you how to use Python with KNIME to create a simple data analysis workflow.
### 1. Installing Python
The first step is to install Python on your computer. You can download the latest version of Python from the [official website](https://www.python.org/downloads/).
### 2. Installing the KNIME Python Extension
Once you have installed Python, you need to install the KNIME Python extension. To do this, open KNIME and go to **File > Preferences > Extensions**. In the **Available Extensions** tab, search for "Python" and click **Install**.
### 3. Creating a Python Script
Now that you have installed the Python extension, you can create a Python script. To do this, right-click on the **KNIME Workflow** tab and select **New > Script**. This will create a new Python script node.
In the Python script node, you can write your Python code. For example, the following code prints the current date and time to the console:
```
import datetime
print(datetime.datetime.now())
```
### 4. Running the Python Script
Once you have written your Python code, you can run the script by clicking on the **Run** button. The results of the script will be displayed in the **KNIME Console** tab.
### 5. Using Python with KNIME
Now that you know how to use Python with KNIME, you can use it to create powerful data analysis workflows. For example, you could use Python to clean data, perform data analysis, or build machine learning models.
Here are some additional resources that you may find helpful:
* [KNIME Python Documentation](https://www.knime.com/docs/stable/python_scripting_reference.html)
* [Python for Data Science](https://www.pythonfordatascience.org/)
* [Machine Learning with Python](https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-with-python)
## 5 hashtags in the form of #
* #knime
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #bigdata
