python与matlab混合编程_python 与 matlab 混编

Matlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口，其中包括对于 Python 开放的引擎 API，可参考官方教程，其中包括引擎安装，基本使用，以及Python与Matlab之间的数据类型转换及交互。

在 Windows 系统中：(可能需要管理员权限运行)

cd "matlabroot\extern\engines\python"

python setup.py install

在 Mac 或 Linux 系统中：

cd "matlabroot/extern/engines/python"

python setup.py install

基础用法

下面介绍数组的基本使用，其基本使用方法与 numpy 类似，但是 reshape() 函数略有不同，

import matlab

int_8 = matlab.int8([1, 2, 3, 4, 5, 6])

print(int_8) # [[1, 2, 3, 4, 5, 6]]

print(int_8.size) # (1, 6)

int_8.reshape((2, 3)) # reshape function is different from numpy

print(int_8) # [[1, 3, 5], [2, 4, 6]]

double = matlab.double([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(double) # [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]

print(double[0]) # [1.0, 2.0, 3.0]

print(double[1][2]) # 6.0

对于数组的切片，Matlab 的 array 与 Python 的 list 也有所不同，官网给出的解释在于，Matlab 数组切片返回的是一个视图，而不是像 Python 中返回一个浅拷贝。

# Slice array

py = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

mt = matlab.int32([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

py[0] = py[0][::-1]

mt[0] = mt[0][::-1]

# Slicing a Matlab array returns a view instead of a shallow copy

print(py) # [[3, 2, 1], [4, 5, 6]]

print(mt) # [[3, 2, 3], [4, 5, 6]]

Python的扩展接口中介绍：

Python 还可以通过引擎完成对 Matlab 的一些基本操作与控制。以下代码需要在终端运行：

import matlab.engine

eng = matlab.engine.start_matlab()

print(eng.sqrt(4.)) # 2.0

eng.plot(matlab.int32([1, 2, 3, 4]), matlab.int32([1, 2, 3, 4]))

eng.eval("hold on", nargout=0)

eng.eval("plot([4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4])", nargout=0)

eng.eval("x = 3", nargout=0)

eng.eval("y = 41", nargout=0)

eng.eval("z = [213, 123]", nargout=0)

print(eng.workspace)

print(eng.workspace['x'], eng.workspace['z'])

"""

Name Size Bytes Class Attributes

x 1x1 8 double

y 1x1 8 double

z 1x2 16 double

3.0 [[213.0,123.0]]

"""

input("Press Enter to exit.")

eng.quit()

Python-Matlab调用（call） m 文件

定义入口函数 callentry，接收两个参数，随后对两个参数分别在内部进行加和乘操作，再调用外部另一个 m 文件的 callsub 函数进行相减操作，将返回的结果保存在数组r中返回。

callentry.m 代码：

function [x, y, z] = callentry(a, b);

x = add(a, b)

y = mul(a, b)

z = callsub(a, b)

end

function l = mul(m, n);

l=m*n;

end

function l = add(m, n);

l=m+n;

end

callsub.m 代码

function r = callsub(a, b);

r = a-b;

end

在 Python 中，运行如下代码

import matlab.engine

eng = matlab.engine.start_matlab()

print(eng.callentry(7.7, 2.1, nargout=3))

eng.quit()

Note: 值得注意的是，此处需要设置 nargout 参数，当未设置时默认为 1，即默认只返回 1 个参数，当知道 Matlab 返回参数的数量时，通过nargout 进行设置来获取所有需要的参数。无参数返回时请设为 0。

在第一次运行生成实例时会较慢，因为需要启动 Matlab 引擎，最终得到输出如下，可以看到，Matlab 的 console 界面显示的结果在 Python 中也会输出，最后得到的结果是列表形式的 Python 数据。

x =

9.8000

y =

16.1700

z =

5.6000

r =

9.8000 16.1700 5.6000

(9.8, 16.17, 5.6)

MATLAB 中调用 Python

只要正确安装对应的 matlab 和 python，一般就可以使用了（不需要手动设置路径）。

matlab 官方教程：从 MATLAB 调用 Python

matlab 把所有参数输出到一个文件里，然后用 system 命令调 python 脚本。python 脚本读文件做计算结果再写文件。最后 matlab 再读文件得到结果。假设 python 脚本的用法是：

python xxx.py in.txt out.txt

则 matlab 调用的命令：

[status, cmdout] = system('python xxx.py in.txt out.txt')

Matlab 的 system 函数用来向操作系统发送一条指令，并得到控制台的输出，可以直接将控制台的输出在 Command Window 打印出来，或者保存在变量中。与 system 类似的还有 dos 函数和 unix 函数，我觉得它们都是对 system 函数的一种包装，而 Matlab 的 system 函数也许是对 C 的库函数system 的包装。

先编写一个调用 Python 脚本的 matlab 程序即 python.m

function [result status] = python(varargin)

% call python

%命令字符串

cmdString='python';

for i = 1:nargin

thisArg = varargin{i};

if isempty(thisArg) | ~ischar(thisArg)

error(['All input arguments must be valid strings.']);

elseif exist(thisArg)==2

%这是一个在Matlab路径中的可用的文件

if isempty(dir(thisArg))